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UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO GRANDE DO SUL
FACULDADE DE AGRONOMIA
PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ZOOTECNIA
ATRIBUTOS FÍSICOS DO SOLO E RENDIMENTO DE SOJA EM SISTEMA DE
INTEGRAÇÃO LAVOURA PECUÁRIA EM FUNÇÃO DE ESPAÇAMENTO
ENTRE FILEIRAS, MÉTODOS E INTENSIDADES DE PASTEJO
ROBSON LUNARDI
Engenheiro Agrônomo – UFPEL
Dissertação apresentada como um dos requisitos à obtenção do Grau de Mestre
em Zootecnia
Área de Concentração Plantas Forrageiras
Porto Alegre (RS), Brasil
Junho de 2005
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AGRADECIMENTOS
Sinceros agradecimentos a UFRGS, aos Departamentos de Solos e de
Plantas Forrageiras e Agrometeorologia, em especial ao Grupo de Pesquisa em
Ecologia do Pastejo, aos colegas de pós-graduação, bolsistas de iniciação
cientifica e voluntários, sem os quais não teríamos conseguido realizar este
trabalho.
Agradecemos também à Agropecuária Cerro Coroado pelo apoio à
realização dessa pesquisa.
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ATRIBUTOS FÍSICOS DO SOLO E RENDIMENTO DE SOJA EM
SISTEMA DE INTEGRAÇÃO LAVOURA PECUÁRIA EM FUNÇÃO DE
ESPAÇAMENTO ENTRE FILEIRAS, MÉTODOS E INTENSIDADES DE
PASTEJO
1
.
Autor: Robson Lunardi
Orientador: Paulo César de Faccio Carvalho
Co-orientador : Carlos Ricardo Trein
RESUMO
A integração lavoura pecuária é um sistema que tem potencial de otimizar o uso
da terra e aumentar a rentabilidade das propriedades agrícolas. Estudou-se esse
sistema na EEA-UFRGS entre 2003/2004, procurando-se avaliar o efeito do
manejo do pasto sobre as propriedades físicas do solo e o rendimento da soja. O
sistema em estudo constou de uma pastagem de azevém, que foi utilizada para
terminação de cordeiros, tendo uma lavoura de soja em sucessão. O
delineamento experimental foi em blocos casualizados em um fatorial com duas
intensidades de pastejo, intermediária e alta (oferta de forragem de 5,0 e 2,5
vezes o consumo potencial em cordeiros), dois métodos de pastejo, contínuo e
rotacionado, e dois espaçamentos de soja, 20 e 40 cm, com quatro repetições.
Uma área foi adicionada como sendo uma testemunha sem pastejo. Avaliaram-se
parâmetros relacionados a atributos físicos do solo e ao rendimento da soja. Os
resultados indicaram que o método de pastejo não afeta a resistência do solo à
penetração, a densidade do solo e a macroporosidade. A intensidade de pastejo
também não afetou os atributos físicos do solo. Não houve efeito do método de
pastejo sobre o rendimento da soja, tampouco efeito de espaçamento. Houve
diminuição do rendimento na maior intensidade de pastejo. Áreas sem pastejo
produziram menos soja que áreas onde houve pastejo com baixa intensidade.
Concluiu-se que a intensidade de pastejo, e não o método, seja a variável
fundamental de manejo para sistemas integrados.
1
Dissertação de Mestrado em Zootecnia – Plantas Forrageiras, Faculdade de Agronomia,
Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Porto Alegre, RS, Brasil, (143p.) Junho,
2005.
SOIL PHYSICAL ATTRIBUTES AND SOYBEAN YIELD IN
AN ANIMAL – CROP ROTATION SYSTEM ACCORDING TO THE ROW SPACE,
GRAZING METHODS AND GRAZING INTENSITIES
1
.
Author: Robson Lunardi
Adviser: Paulo César de Faccio Carvalho
Co-adviser: Carlos Ricardo Trein
ABSTRACT
Animal-crop rotation systems can potentially optimize land use and increase the
profitability of farms. This system was evaluated at EEA/UFRGS in 2003 and 2004,
evaluating the effects of grassland management upon soil physical characteristics
and soybean yield. The evaluated system was ryegrass grazed by lambs followed
by soybean crop. The experimental design was a randomized complete block
arranged in a factorial with two grazing intensities, low and moderate (herbage
allowance of 5.0 and 2.5 times the potential lamb intake), two grazing methods,
continuous and rotational, and two soybean spacing, 20 and 40 cm, with four
replicates. An area was added as no grazing paddocks. Soil physical attributes and
soybean yield were evaluated. The results indicated grazing method did not affect
soil resistance to penetration, soil density and macroporousity. Grazing intensity
did not affect soil physical attributes as well. Soybean yield was not affected by
grazing method, nor by spacing. Moderate grazing intensity did decrease soybean
yield. Areas without grazing yielded lesser than areas managed with low grazing
intensity. It was concluded that grazing intensity, and not grazing method, is
essential to managed integrated rotation systems.
1
Master of Science dissertation in Forage Science, Faculty of Agronomy, Universidade
Federal do Rio Grande do Sul, Porto Alegre, RS, Brazil, (143p.) June, 2005.
SUMÁRIO
CAPITULO 1 – Introdução e revisão bibliográfica....................................................1
1.1 Introdução...........................................................................................................1
1.2 Revisão bibliográfica...........................................................................................2
1.2.1 Conceitos e vantagens da integração lavoura pecuária..................................2
1.2.2 Efeito da presença do animal em sistemas integrados...................................4
1.3 Hipóteses do estudo.........................................................................................10
1.4 Referências Bibliográficas................................................................................12
CAPÍTULO 2 - Atributos físicos do solo em um sistema de integração lavoura
pecuária: impacto de intensidades e métodos de pastejo aplicados na
pastagem..................................................................................................... ..........16
CAPÍTULO 3 - Rendimento de soja em um sistema de integração lavoura
pecuária: impacto de intensidades e métodos de pastejo aplicados na pastagem e
de espaçamentos aplicados à soja.........................................................................35
CAPÍTULO 4 – Considerações finais......................................................................55
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS.......................................................................61
APÊNDICES...........................................................................................................67
RELAÇÃO DE TABELAS
CAPÍTULO 2
Tabela 1. Infiltração de água no solo (mm h
-1
), índice de cone (MPa) de 0-10 cm e
de 10-20 cm de profundidade, densidade do solo (Mg m
-3
) e macroporosidade (m3
m
-3
) nas camadas de 0-2,5 e 2,5-5,0 cm de profundidade de um Argissolo
Vermelho Distrófico manejado em sistema de integração lavoura pecuária, com
diferentes intensidades e métodos de pastejo, em três períodos (1= antes do
pastejo, 2= após pastejo e 3= após soja). EEA-UFRGS-
2003/04...................................................................................................................32
Tabela 2. Massa residual de raízes de azevém (kg de MS ha
-1
) em um Argissolo
Vermelho Distrófico manejado em sistema de integração lavoura pecuária, com
diferentes intensidades e métodos de pastejo. EEA-UFRGS,
2003/04...................................................................................................................33
Tabela 3. Índice de cone (MPa), densidade do solo (Mg. m
-3
) e macroporosidade
(m
3
m
-3
) nas camadas de 0-2,5 e 2,5-5,0 cm de um Argissolo Vermelho Distrófico
manejado em sistema de integração lavoura pecuária em três períodos: antes do
pastejo, após pastejo e após soja. EEA-UFRGS,
2003/04...................................................................................................................34
CAPÍTULO 3
Tabela 1. Massa de forragem residual (kg de MS ha
-1
) nas diferentes intensidades
de pastejo de um pasto de azevém no sistema de integração lavoura pecuária.
EEA/UFGRS safra 2003/04....................................................................................49
Tabela 2. Produção de grãos de soja (kg ha
-1
) nas diferentes intensidades de
pastejo num sistema de integração lavoura pecuária. EEA/UFRGS, safra
2003/04...................................................................................................................50
Tabela 3. Estande de soja (plantas ha
-1
) nos diferentes espaçamentos (20 e 40
cm) entre fileiras em semeadura direta num sistema de integração lavoura
pecuária. EEA/UFRGS, safra 2003/04...................................................................51
Tabela 4. Número de legumes por planta de soja nos diferentes métodos de e
intensidades de pastejo num sistema de integração lavoura pecuária.
EEA/UFRGS, safra 2003/04...................................................................................52
Tabela 5. Peso de 1000 grãos de soja (g) nos diferentes tratamentos impostos à
pastagem de azevém num sistema de integração lavoura pecuária. EEA/ UFRGS,
safra 2003/04..........................................................................................................53
Tabela 6. Matéria seca de plantas indesejáveis (g m
-2
) na soja nos diferentes
métodos e intensidades de pastejo num sistema de integração lavoura pecuária.
EEA/UFRGS, safra 2003/04...................................................................................54
CAPITULO 1 – INTRODUÇÃO E REVISÃO BIBLIOGRÁFICA
1.1 Introdução
A área cultivada anualmente no estado do Rio Grande do Sul com
soja é de aproximadamente 4,0 milhões de hectares e a de milho é estimada
em torno de 1,2 milhões de hectares (Conab, 2005). Nos últimos anos a área
semeada com cereais de inverno tem sido de aproximadamente 1,2 milhão de
hectares, ou seja, 23 % da área cultivada no verão com soja e milho. O
restante da área, 4,0 milhões de hectares, fica praticamente sem renda durante
o período de inverno, sendo cultivado geralmente com plantas forrageiras para
cobertura de solo e formação da palhada para o sistema de semeadura direta
no verão. Portanto, há um grande potencial para produção animal em
pastagens de inverno, em sistema de integração lavoura pecuária.
O sistema de integração lavoura pecuária permite alternativas de
rotações de culturas e sistemas de produção possibilitando, com isso, a
intensificação do uso da terra, aumentando a sustentabilidade dos sistemas de
produção e melhorando a rentabilidade por meio da introdução do cultivo de
pastagens anuais.
2
No que diz respeito à pequena propriedade, o estudo de alternativas de
integração para situações de pequena escala espacial são raras. A exploração de
pecuária de leite tem sido apresentada como uma alternativa (vide Moraes et al.,
1998). Uma outra poderia vir a ser a ovinocultura de corte, cuja atividade está em
alta, com elevadas rentabilidades em relação à pecuária bovina e cujo perfil se
encaixa perfeitamente à pequena propriedade e à agricultura familiar.
Feito essas considerações, justifica-se o tema central deste trabalho,
cujos objetivos gerais são os de se estudar um modelo de integração lavoura
pecuária onde a produção de soja e a terminação de cordeiros são associadas em
rotação. Como objetivos específicos propuseram-se:
- Determinar a influência do manejo da pastagem, em particular da
intensidade e do método de pastejo empregado, nas características físicas de solo
e no rendimento da cultura da soja subseqüente.
- Avaliar o efeito do espaçamento linear de soja e sua influência no
rendimento de grãos, quando de um sistema de integração lavoura pecuária.
1.2 Revisão Bibliográfica
1.2.1 Conceitos e vantagens da integração lavoura pecuária
O termo integração lavoura pecuária é utilizado para designar a
alternância de cultivo de grãos e pastejo de animais em pastagens de gramíneas
e/ou leguminosas (Moraes et al., 1998), sempre que ambas as atividades sejam
desenvolvidas sob uma mesma área ou que tenham um mínimo de interface. Com
a utilização da sucessão pastagem-culturas de grãos, os produtores podem
desenvolver sistemas de produção menos intensivos no uso de insumos e, por
3
sua vez, mais sustentáveis ao longo do tempo, evidenciando-se o efeito benéfico
nas várias propriedades do solo à medida que aumenta o número de anos
sucessivos com pastagens (Panigatti, 1992).
A aveia, por sua vez, é a espécie preferida pelos produtores em áreas
de integração lavoura pecuária em razão do ciclo de produção mais curto que não
interfere na época de cultivo das lavouras de verão (Assmann et al., 2004). Porém,
o azevém anual consagrou-se como grande opção pela sua facilidade de
ressemeadura expontânea, tolerância a doenças, bom potencial de produção de
sementes e adaptação ao uso em associações (Filho & Quadros, 1995). Este
conhecimento é importante para se adequar o ciclo da gramínea de inverno com o
ciclo da cultura de verão. Em sistemas integrados com soja, a opção pelo azevém
anual como gramínea de inverno é a melhor alternativa, pois o pastejo se estende
até meados de novembro e após, a saída dos animais, já existe uma quantidade
de sementes maduras suficientes para assegurar a ressemeadura expontânea no
ano seguinte, desde que manejado adequadamente, com redução de gastos para
aquisição de sementes.
O sistema integração lavoura pecuária deve buscar a melhor
combinação de produtividade tanto no verão quanto no inverno, fazendo com que
a produção animal não prejudique a produção de grãos, e vice versa. Com isso,
devemos otimizar o uso das pastagens de inverno, controlando a ação
desfolhadora do animal que pode afetar o nível de biomassa de forragem que
servirá de palhada para a implantação da lavoura de verão no sistema de
semeadura direta.
4
Dentre os benefícios da integração, alguns se destacam: 1)
possibilidade de introdução, renovação e recuperação das pastagens a custos
menores; 2) pastagens favorecidas pela presença de adubo residual dos cultivos,
elevando o potencial produtivo das mesmas; 3) produção de forragem na época
mais crítica do ano para o nosso campo nativo, que é a base forrageira dos
rebanhos no sul do país; 4) menor incidência de pragas, doenças e plantas
indesejáveis, devido à rotação pastagens-culturas, imprescindível para a sucessão
de cultivos e para o sistema plantio direto; 5) maior rentabilidade e diversificação
no momento de comercialização da produção (grãos e carne e/ou leite e/ou lã) e
6) aumento da liquidez pela possibilidade de realização financeira imediata com a
comercialização do gado (Cassol, 2003).
1.2.2 Efeito da presença do animal sobre as características físicas
de solo em sistemas integrados
A magnitude das alterações nos atributos físicos, químicos e biológicos
do solo, que são os responsáveis por afetar o desenvolvimento radicular das
culturas de grãos (Taylor & Brar, 1991; Silva et al., 2000), está na dependência do
manejo que é aplicado nas áreas sob pastejo, podendo as alterações variar com a
textura, o teor de matéria orgânica (Smith et al., 1997; Larson et al., 1980), o teor
de umidade do solo (Correa & Reichardt, 1995), a biomassa vegetal sobre o solo
(Silva et al., 2003), a espécie de planta, a intensidade e o tempo de pastejo e a
espécie e categoria animal (Salton et al., 2002). A compactação do solo é um
processo de densificação, o qual pode acarretar aumento de resistência à
penetração de raízes e redução da porosidade total, da macroporosidade, da
5
permeabilidade e da infiltração de água, sendo essas alterações desencadeadas
pela aplicação de cargas na superfície do solo (Taylor & Brar, 1991; Soane &
Ouwerkerk, 1994). A alteração dessas características pode determinar mudanças
na condutividade interna, na permeabilidade e na difusão da água e do ar através
do sistema poroso. Sobre a fase sólida ou matriz do solo, a compressão atua
aumentando a coesão interna das partículas que passam a se agrupar mais
compactamente (Carrasco, 1989).
A possibilidade de compactação dos solos devido ao pisoteio é motivo
de preocupação para os produtores quanto ao pastejo de animais em áreas de
produção agrícola (Moraes & Lustosa, 1997). Dentre os principais parâmetros
encontrados na literatura, utilizados para caracterizar uma camada compactada do
solo, estão a densidade, a macroporosidade, a microporosidade e a porosidade do
solo, a resistência à penetração e a taxa de infiltração de água.
A compactação dos solos em áreas sob pastejo depende de diversos
fatores, dentre eles: peso dos animais, método de pastejo, carga animal
instantânea, características intrínsecas do solo, teor de matéria orgânica,
cobertura do solo, manejo das plantas, espécies presentes e conteúdo de água no
solo. Poderão haver variações importantes dentro das áreas, dependendo do
manejo e comportamento dos animais. Áreas próximas a cochos de água e sal
são normalmente mais pisoteadas, assim como o pastejo rotacionado pode
favorecer a compactação do solo pela entrada de um grande número de animais
em pequenas áreas, principalmente se o solo estiver úmido (Moraes & Lustosa,
1997).
6
Para Mello (2002), a degradação do solo em sistema de integração
lavoura pecuária pode iniciar através do pisoteio animal sobre o solo molhado, o
que causa adensamento e selamento superficial. Esses fatores diminuem o
crescimento vegetativo das plantas que produzirão menos biomassa. A redução
da biomassa aumentará a susceptibilidade do solo ao impacto da gota da chuva e
ao escoamento superficial, criando condições favoráveis para o início do processo
de erosão. Uma das condições que tende a ampliar a compactação é o alto teor
de umidade. Os solos argilosos com muita umidade tornam-se plásticos e, com a
compressão causada pelo pisoteio dos animais, há um aumento da densidade
(Corrreia & Reichardt, 1995).
Por outro lado, o sistema de plantio direto também pode levar à
compactação superficial de solos argilosos devido ao tráfego de máquinas em
áreas com baixo teor de matéria orgânica (Kochham, 1996). De acordo com
Beltrame et al. (1981), a macroporosidade abaixo de 10 % afeta a transferência de
oxigênio para as raízes devido às limitações de troca de gases entre o solo e a
atmosfera, acarretando deficiência no suprimento de oxigênio que, associado à
maior resistência a penetração, causa redução do sistema radicular, refletindo-se
em maior sensibilidade das plantas às pequenas estiagens e ao mal
aproveitamento dos fertilizantes.
Além da intensidade de pastejo, o tempo de uso da pastagem
representa um fator importante na compactação do solo e redução na produção da
pastagem. Em um Latossolo Amarelo da Amazônia, Correia & Reichardt (1995)
avaliaram uma pastagem de Brachiaria humidicula em pastejo por 4, 6 e 10 anos e
7
concluíram que houve tendência em aumentar a densidade e a resistência à
penetração, com o passar dos anos, na camada de 0 – 10 cm. Os resultados
obtidos por Murphy et al. (1995) indicaram que, mesmo num curto período de
tempo (1 ano), estes efeitos podem ser observados.
Blaser (1966) afirmou que a compactação do solo causada pelos
animais em pastejo pode ser responsável pela queda da produtividade das
pastagens. Em solos compactados, ocorre redução da disponibilidade de água e
nutrientes para as plantas devido à menor infiltração e perda de água por
escorrimento superficial. De forma adicional, a redução do espaço poroso do solo
proporciona a diminuição da concentração de oxigênio disponível para as raízes,
que se tornam superficiais. Assim, limita-se o volume de solo explorado pelas
plantas, com menor possibilidade de absorção de água e nutrientes.
A taxa de infiltração inicial, em áreas de pastagens cultivadas com
elevada presença de leguminosas e bem manejadas, apresenta-se em igualdade
de condições a áreas de pastagens nativas com ausência de animais, indicando
que este tipo de pastagem, em zonas tropicais, pode ser utilizada para o
restabelecimento de uma estrutura do solo (Humphreys, 1994).
O tipo de espécies presentes na pastagem pode ter influência no efeito
do animal sobre a taxa de infiltração do solo. Alegre & Lara (1991) observaram
menor taxa de infiltração nas misturas constituídas de espécies de hábito ereto,
que não protegem o solo do efeito do pisoteio, favorecendo por isto a
compactação do mesmo.
8
Além do tipo de espécies, o nível de oferta de forragem tem influência
sobre a taxa de infiltração, porosidade e densidade aparente do solo. Bertol et al.
(1998) constataram que a densidade do solo aumentou em condições de menor
oferta de forragem, equivalentes a maiores pressões de pastejo.
O pastejo “per se” não interfere negativamente com as condições de
solo a ponto de prejudicar a produtividade de grãos. Contudo, os benefícios que
podem ser obtidos para a cultura sucessora dependem do adequado manejo
empregado nas pastagens (Bona Filho, 2002). Bassani (1996) demonstrou que o
nível de compactação do solo provocado pelo pisoteio animal, durante 105 dias de
pastejo em uma pastagem de aveia e azevém, não foi suficiente para promover
redução do rendimento de grãos de milho em área conduzida sob plantio direto.
Assmann et al. (2003) observaram, inclusive, maiores produtividades de milho em
áreas pastejadas no inverno com aplicação de nitrogênio em relação a áreas não
pastejadas.
Em estudo sobre diferentes sistemas de produção mistos envolvendo
pastagens anuais de inverno, Fontaneli et al. (2000) concluíram que a integração
lavoura pecuária não alterou diversas características químicas e físicas do solo
quando as pastagens foram adequadamente manejadas, em sistema de plantio
direto. Geralmente, o pisoteio animal promove um aumento na densidade e na
microporosidade do solo principalmente na camada 0-5 cm de profundidade, e
diminuição na taxa de infiltração de água no solo, na macroporosidade e na
porosidade total (Trein et al., 1991; Moraes & Lustosa, 1997; Salton et al., 2002).
9
Entretanto, esse aumento da densidade nas camadas superficiais pode ser
revertido pela cultura de verão subseqüente (Moraes & Lustosa, 1997).
Estudos desenvolvidos por Coimbra (1998), avaliando o efeito do
impacto do animal no solo de áreas de plantio direto em sistema de integração
lavoura pecuária, referente aos parâmetros físicos do solo e avaliados nos meses
seguintes ao pastejo, mostraram que os efeitos negativos do pisoteio são
rapidamente revertidos após o cultivo da lavoura de verão, representada no caso
pelo milho. Cassol (2003) e Flores (2004), no mesmo sentido, verificaram as
alterações ocorridas na densidade e na macroporosidade do solo, antes e depois
do período de pastejo, nas áreas com diferentes alturas de manejo da pastagem
de aveia e azevém. Os resultados demonstram que não houve efeito das
diferentes alturas de manejo da pastagem sobre as características físicas do solo
avaliadas após o período de pastejo. Observou-se, no entanto, um aumento da
densidade e diminuição de macroporosidade, com a redução da altura de manejo
da pastagem, na camada superficial, imediatamente após o pastejo. No entanto,
esse efeito foi facilmente revertido pela cultura em sucessão.
A descompactação do solo pode ocorrer por meio da atividade da
mesofauna do solo e períodos de descanso da pastagem, pela promoção de um
acúmulo de fitomassa aérea e conseqüentemente desenvolvimento do sistema
radicular. Avaliações feitas por Alves & Moraes (2002) indicaram que um período
de descanso variando de 15 a 30 dias, após o final do pastejo e antecedendo o
cultivo agrícola subseqüente, possibilitava, na maioria dos casos, uma
recuperação das plantas forrageiras. Esta recuperação favorecia o “afrouxamento”
10
da camada superficial do solo, devido ao crescimento radicular e à formação de
palha para a manutenção do sistema de plantio direto. Igualmente, suposições
foram apresentadas pelos autores de que a lotação contínua, neste período, em
detrimento à rotacionada, diminuiria o risco de compactação do solo.
É inquestionável a ação regeneradora que a própria pastagem exerce
no sentido de reverter o processo de compactação. Portanto, práticas como a
calagem e adubação, que visam garantir uma boa condição nutricional para as
plantas, estando associadas ao correto ajuste da lotação e do método de pastejo,
representam a questão chave na manutenção da produtividade do sistema
(Moraes et al., 2002). Para Cassol (2003), não há justificativa plausível para que,
durante o inverno, áreas sob plantio direto permaneçam apenas com culturas de
cobertura com o único propósito de produção de palha, pois a integração dessas
áreas com a pecuária torna mais eficiente e produtivo o uso da terra, gerando
mais renda para o produtor.
1.3 Hipóteses do estudo
Em relação a sistemas de integração lavoura pecuária, nos quais
aumentam as complexidades das respostas, pois, além do solo e da planta existe
a presença do animal, contudo, as informações disponíveis ainda são escassas. O
animal em pastejo tem participação efetiva no pisoteio, na desfolhação e na
produção de excrementos. Esses elementos afetam, direta ou indiretamente, as
propriedades físicas, químicas e biológicas do solo, com reflexos sobre a
produção de grãos da lavoura e de biomassa das pastagens no sistema em
questão.
11
Dentro desse contexto, e na necessidade de se identificar e priorizar um
foco, estabeleceram-se as seguintes hipóteses de estudo:
- Intensidades de pastejo determinam a possibilidade de ocorrer
compactação e/ou adensamento da camada superficial do solo, diminuição da
infiltração de água, aumento de resistência do solo a penetração, em função da
maior ou menor lotação animal empregada.
- Os métodos de pastejo determinam a possibilidade de ocorrer
compactação e/ou adensamento da camada superficial do solo, diminuição da
infiltração de água, aumento de resistência do solo a penetração, em função da
forma com que se conduz o processo de pastejo durante o ciclo da pastagem.
- O rendimento da soja subseqüente à rotação com a pastagem pode
ser afetado pelo tipo de manejo realizado por ocasião do ciclo da pastagem.
- Em sistema de integração lavoura pecuária, um menor espaçamento
entre fileiras (20 cm) na cultura da soja pode auxiliar no controle de plantas
invasoras antecipando o sombreamento do solo.
- Níveis diferentes de fitomassa residual da pastagem de azevém anual
em sistema de semeadura direta, como resultado das diferentes intensidades de
pastejo, podem proporcionar alterações na produtividade da cultura da soja em
virtude de diferenças na cobertura do solo.
12
1.4 Referências Bibliográficas
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16
CAPÍTULO 2
Atributos físicos do solo em um sistema de integração lavoura pecuária: impacto de
intensidades e métodos de pastejo aplicados na pastagem
∗
Robson Lunardi
(1)
, Paulo César de Faccio Carvalho
(2)
, Carlos Ricardo Trein
(2)
, Guilherme
Fernandes Cauduro
(2)
, João Paulo Cassol Flores
(2)
, Cristina Maria Pacheco Barbosa
(2)
(1)
Rua Elias Alane 879, CEP 15993-032 Matão, SP. robson.lunardi@syngenta.com
(2)
Av.
Bento Gonçalves, 7712, CEP 91501-970 Porto Alegre, RS. e-mail: paulocfc@ufrgs.br ,
trein@ufrgs.br , guicauduro@terra.com.br , joaopcflores@yahoo.com.br , crismpb@hotmail.com .
Resumo - O experimento foi conduzido na EEA/UFRGS e teve por objetivo determinar as
influências do método e da intensidade de pastejo nas características físicas de solo num
sistema de integração lavoura pecuária. O modelo estudado referiu-se a uma rotação de
azevém pastejado por cordeiros e soja. O delineamento experimental foi em blocos
casualizados em um fatorial com duas intensidades de pastejo, baixa e moderada (oferta de
forragem de 5,0 e 2,5 vezes o consumo potencial em cordeiros) e dois métodos de pastejo,
contínuo e rotacionado, com quatro repetições. A taxa de infiltração de água no solo
apresentou diferença (P<0,05) entre os métodos de pastejo, após a saída dos animais. Ao
final do ciclo da soja, a taxa de infiltração final no solo apresentou diferença (P<0,05) entre
as intensidades de pastejo. Não houve efeito detectado nos parâmetros densidade do solo e
macroporosidade. Foi observada uma diminuição significativa (P<0,05) na resistência à
penetração do solo, na camada de 0 a 10 cm, nas áreas submetidas a intensidade de pastejo
moderada, após a saída dos animais, não havendo a mesma diferença ao final do ciclo da
soja. Concluiu-se que os diferentes métodos e intensidades de pastejo estudados não
afetaram, de forma incontestável, o conjunto de atributos físicos do solo avaliados.
∗
Redigido nas normas da revista Pesquisa Agropecuária Brasileira
17
Termos para indexação: densidade, infiltração, macroporosidade, resistência à penetração,
lotação contínua, lotação rotacionada
Soil physical attributes in an animal-crop rotation system: impact of grazing
intensities and grazing methods applied to pasture
Abstract – The trial was conducted at the EEA/UFRGS and aimed to determine the effects
of grazing methods and intensities upon soil physical characteristics in an animal-crop
rotation system. The model studied referred to ryegrass grazed by lambs in rotation with
soybean. The experimental design was a randomized complete block arranged in a factorial
with two grazing intensities, low and moderate (herbage allowance of 5.0 and 2.5 times the
potential lamb intake) and two grazing methods, continuous and rotational with four
replicates. The water infiltration rate showed difference (P<0.05) between grazing
methods, by the ending of grazing period. At the end of soybean cycle, water infiltration
rate showed difference (P<0.05) between grazing intensities. Effects upon soil density and
macroporousity were not detected. It was observed a significant decrease (P<0.05) in soil
penetration resistance in the 0 to 10 cm layer, in areas submitted to moderate grazing
intensity, by the ending of grazing period. The same difference was not detected by the
ending of soybean cycle. It was concluded the different grazing methods and intensities
studied have no fundamental effect upon the whole soil physical attributes evaluated.
Index terms: continuous grazing, density, infiltration, macroporousity, resistance to
penetration, rotational grazing
18
Introdução
Um grande paradigma existente em sistemas de integração lavoura pecuária é a
preocupação quanto ao efeito dos animais nas propriedades físicas do solo, particularmente
em sistema de plantio direto (Carvalho et al., 2005). Dentre eles, o efeito do pisoteio é
aquele que mais inquieta. Segundo Salton et al. (2002), o impacto do pisoteio varia com o
tipo de solo (textura), a espécie de planta, a intensidade e o tempo de pastejo, além da
espécie e categoria animal, dentre outros. Correia & Reichart (1995) exemplificaram o
efeito do tempo em uma pastagem de Brachiaria humidicula em pastejo por 4, 6 e 10 anos,
e concluíram que houve tendência em aumentar a densidade e a resistência à penetração,
com o passar dos anos, na camada de 0 – 10 cm. Resultados obtidos por Murphy et al.
(1995) indicaram que esses efeitos podem ocorrer mesmo em períodos de tempo mais
curtos (1 ano).
Por outro lado, como ressaltaram Carvalho et al. (2005), a principal variável
definidora da ocorrência ou não de impacto negativo nos atributos físicos do solo é a taxa
de lotação empregada. Em estudo sobre diferentes sistemas de produção envolvendo
pastagens de inverno, Fontaneli et al. (2000) concluíram que a integração lavoura pecuária
não alterou as características químicas e físicas do solo quando as pastagens foram
adequadamente manejadas. Quando em lotações elevadas, o pisoteio animal pode
promover um aumento na densidade e na microporosidade do solo principalmente na
camada 0-5 cm de profundidade, com conseqüente diminuição na taxa de infiltração de
água no solo, na macroporosidade e na porosidade total (Trein et al., 1991; Moraes &
Lustosa, 1997). Entretanto, esse aumento da densidade nas camadas mais superficiais pode
ser revertido pela cultura de verão subseqüente (Moraes & Lustosa, 1997), como
observado por Cassol (2003). Esse autor verificou as alterações ocorridas na densidade e
19
na macroporosidade do solo, antes e depois do período de pastejo, em pastagens de
aveia/azevém manejadas com diferentes alturas (intensidades de pastejo). Os resultados
demonstraram não haver efeito das diferentes alturas de manejo do pasto sobre as
características físicas do solo avaliadas após o período de pastejo. Observou-se, no entanto,
um aumento da densidade e diminuição de macroporosidade com a redução da altura de
manejo da pastagem, mas somente na camada superficial, e imediatamente após o pastejo.
No entanto, esse efeito foi rapidamente revertido pela cultura da soja em sucessão.
Se existem informações na literatura sobre o impacto de intensidades de pastejo em
atributos físicos do solo, o mesmo não se pode dizer com relação ao impacto de diferentes
métodos de pastejo. Este trabalho teve por objetivo, estudar um modelo de integração
lavoura pecuária onde a produção de soja e a terminação de cordeiros são associadas em
rotação, procurando-se determinar a influência do manejo da pastagem, em particular da
intensidade e do método de pastejo empregado, nas características físicas de solo.
Material e Métodos
O experimento foi conduzido na Estação Experimental Agronômica da Universidade
Federal do Rio Grande do Sul (EEA/UFRGS). As coordenadas geográficas são 30
0
05’22’’
S de latitude e 51
0
39’08’’ W de longitude, com altitude aproximada de 46 metros acima do
nível do mar. O clima da região é subtropical úmido com verões quentes, tipo fundamental
“Cfa” da classificação climática de Köppen. A temperatura média anual é de 19,3
0
C,
sendo janeiro o mês de temperatura média diária mais alta (24,6
0
C) e julho o mês de
temperatura média diária mais baixa (13,6
0
C). Há formação ocasional de geadas no
período de maio a setembro, com maior incidência nos meses de junho, julho e agosto. A
precipitação média anual situa-se ao redor de 1440 mm.
20
Para a semeadura da pastagem de azevém (21/04/2003) foi necessária a dessecação
da área experimental com a utilização de herbicida de princípio ativo Glifosate na dosagem
de 5 L ha
-1
do produto comercial. A semeadura foi realizada com uma semeadora-
adubadora tratorizada de plantio direto da marca comercial Semeato – SHM 13 – com
espaçamento entre fileiras de 17 cm. A quantidade de sementes utilizada foi de 32 kg ha
-1
de azevém (Lolium multiflorum Lam) cultivar “Comum RS”.
O experimento foi instalado em um Argissolo Vermelho Distrófico Típico
(EMBRAPA, 1999), sendo o terreno levemente ondulado, sem limitações para cultivos.
Para determinar a fertilidade do solo, foram realizadas amostragens na profundidade de 0 –
10 cm. A análise de solo revelou: argila (%), 19,0; pH (H
2
O), 5,3; M.O. (%), 2,9; P
(mg/L), 13,5; K (mg/L) 135,0; Al trocável (cmol
c
/L), 0,3; Ca trocável (cmol
c
/L), 2,1; Mg
(cmol
c
/L), 1,2; saturação de bases da CTC (%), 54,2. A adubação e calagem utilizadas
seguiram a Recomendação de Adubação e Calagem para os Estados do RS e SC (Comissão
de Fertilidade do Solo – RS/SC, 1995). Deste modo, foi aplicada a quantidade de 1 t ha
-1
de
calcário (em 16/04/03) e 200 kg ha
-1
de adubo na fórmula 5-20-20 (21/04/03). Já em
relação à adubação nitrogenada, foram utilizados 150 kg ha
-1
de N sob forma de uréia em
cobertura. A adubação nitrogenada foi aplicada em dois momentos: metade da dose; ou
seja, 75 kg ha
-1
de N aplicada na emissão da 4ª folha de azevém (24/05/03) e o restante no
início do período de primavera (5/09/03). A área utilizada foi de aproximadamente 6 ha.
Desse total, 1,7 ha foram destinados aos animais reguladores e 4,3 ha constituíram as
unidades experimentais. O tamanho médio das unidades experimentais (UE) era de 0,26
ha. Os tratamentos experimentais consistiram de duas intensidades de pastejo (moderada -
IPM e baixa - IPB), definidas por ofertas de forragem representando, respectivamente, 2,5
e 5,0 vezes o potencial de consumo dos animais, e dois métodos de pastejo (lotação
contínua - LC e lotação rotacionada - LR).
21
O tempo de duração de vida da folha (TVF) do azevém foi utilizado para
determinação dos ciclos de pastejo. Utilizou-se informações de experimentos na
EEA/UFRGS, onde foi mensurado o TVF de 500 °C/folha no período de junho a agosto e
410 °C/folha de setembro a novembro (Pontes et al., 2003 e Freitas, 2004). Dividiu-se o
TVF pela média de temperatura dos meses de junho a novembro, caracterizando então
quatro ciclos de pastejo onde a oferta de forragem era ajustada (período I: 12/7a 15/8;
período II: 16/8 a 16/9; período III: 17/9 a 9/10; período IV: 10/10 a 31/10). O período de
ocupação foi definido como sendo de dois dias. Para a determinação dos sub-potreiros do
método LR dividiu-se o comprimento das UE pelo número de dias do ciclo de pastejo.
Em ambos os métodos foram utilizados lotação variável por meio de animais
reguladores segundo a técnica “put-and-take” (Mott & Lucas, 1952). Utilizaram-se
cordeiros machos inteiros com idade média inicial de nove meses, provenientes de
cruzamento entre as raças Texel e Ile de France. Para correta comparação entre métodos de
pastejo, os períodos de ajuste da oferta obedeceram a TVF, ou seja, a duração do ciclo de
pastejo definida na LR. O período de utilização da pastagem foi de 12/07/2003 a
02/11/2003.
Em 15/11/2003 procedeu-se uma aplicação de herbicida de princípio ativo
Glifosate na dosagem de 5 L ha
-1
do produto comercial, e em 26/11//2003 semeou-se a soja
(Glycine max cv. BRS 154) previamente inoculada com uma semeadora-adubadora de
plantio direto da marca Vence Tudo com espaçamento entre fileiras de 40 cm e densidade
de semeadura equivalente a 350.000 sementes ha
-1
ou 14 sementes m
-1
. Procedeu-se uma
adubação da ordem de 400 kg ha
-1
da fórmula 5-20-20. O ciclo da soja se encerrou em
25/05/2004.
A resistência do solo à penetração foi determinada em 11/07/2003, 15/11/2003 e
04/08/2004 com auxílio de um penetrógrafo, o qual foi introduzido no perfil do solo
22
através de um cone com ângulo de 45º acoplado a uma haste metálica realizando leituras a
cada 3 cm de profundidade. Foram realizadas cinco seqüências por unidade experimental,
para compor a amostra, distanciadas a cada 10 cm. Os dados foram expressos em índice de
cone, fazendo-se a média dos pontos de leitura do penetrógrafo nas camadas de solo
estudadas, que foram de 0 a 10 cm e 10 a 20 cm.
A umidade do solo foi determinada em três unidades experimentais, por ocasião da
primeira amostragem, nas profundidades de 0 a 5, 5 a 10, e 10 a 15 cm. Procurou-se
realizar as avaliações subseqüentes com teores de umidade bastante próximos, para tornar
possível a comparação dos dados entre as avaliações.
A determinação da taxa de infiltração de água no solo foi realizada através da
técnica dos cilindros concêntricos, conforme metodologia descrita por Cauduro &
Dorfman (1986). Foi coletada uma amostra por unidade experimental em 04/07/2003,
15/11/2003 e 22/06/2004. Os resultados foram expressos em taxa constante de infiltração
(mm h
-1
).
Para a avaliação da densidade e da porosidade foram coletadas, em todas as
unidades experimentais, nas datas 19/03/2003, 05/11/2003 e 17/05/2004, uma amostra
indeformada de solo em anéis metálicos, com dimensões médias de 24 mm de altura e 63
mm de diâmetro, nas profundidades de 0 a 2,5 e 2,5 a 5,0 cm. Para a determinação do
diâmetro de poros (macro e microporosidade), foi utilizado o modelo capilar para o cálculo
na tensão de 60 cm de coluna da água, em amostras de solo com estrutura natural (Bouma,
1973).
Para coleta das amostras dos atributos físicos do solo acima citados, foi pré-
determinado um local dentro de cada unidade experimental, referenciado por uma estaca, a
fim de evitar variabilidade do solo e a compactação causada pelo trânsito de máquinas
agrícolas, e com isso possibilitar a comparação entre os períodos de avaliação.
23
A massa de raízes de azevém anual foi amostrada em 28/10/2003 coletando-se 3
pontos por transecta em 4 transectas estabelecidas em cada unidade experimental. Utilizou-
se um amostrador do tipo trado, com 5 cm de diâmetro, amostrando-se as camadas de 0 –
2,5 ; 2,5 – 5,0 ; 5,0 – 10,0 e 10 – 20 cm. Uma vez coletadas as amostras foram trazidas em
laboratório, lavadas e secas em estufa de ar com circulação forçada a 65 ºC até peso
constante, e então pesadas em balança de precisão.
O delineamento experimental foi em blocos casualizados arranjados em esquema
fatorial, com quatro repetições, totalizando 16 unidades experimentais. Os dados coletados
foram analisados utilizando-se o pacote estatístico SAS versão 8.02 (2001). Análise de
variância foi realizada a fim de obter informações sobre a diferença entre tratamentos em
relação as variáveis. Quando a diferença foi significativa procedeu-se o teste F ao nível de
5%, através do Proc GLM.
Resultados e Discussão
O controle das ofertas de forragem por meio de lotação variável teve como
conseqüência lotações médias da ordem 44 e 28 cordeiros ha
-1
(1.421 e 975 kg de PV ha
-1
),
respectivamente para os tratamentos de moderada e baixa intensidade de pastejo. Não foi
observada interação (P>0,05) entre o método e a intensidade de pastejo para nenhum dos
atributos físicos do solo avaliados, o que permitiu a realização de uma análise de cada par
de fatores de forma isolada. Salienta-se que a área experimental utilizada no presente
estudo já havia sido utilizada anteriormente por outros trabalhos envolvendo o pastejo com
ovinos (até novembro de 2001), no sistema de semeadura direta de pastagens, o que pode
ter interferido, em algum grau, nos atributos físicos do solo avaliados no presente estudo.
24
De forma geral, não se observou diferenças significativas dos atributos de solo nos
diferentes níveis de intensidade de pastejo e entre os métodos de pastejo adotados (Tabela
1).
Para Duley (1939), a infiltração de água no solo é o atributo isolado que melhor
avalia a qualidade estrutural do solo, especialmente no que se refere a distribuição de
tamanho de poros e a desagregação pela ação mecânica das chuvas. A infiltração de água
no solo foi maior (P<0,05) na lotação rotacionada após o pastejo (período 2) em relação à
lotação contínua nessa mesma época. A média da taxa de infiltração para o método de
pastejo de lotação contínua foi de 52,4 mm h
-1
, enquanto que no rotacionado esse valor
atingiu 82,5 mm h
-1
. Após o cultivo da soja (período 3), observaram-se maiores valores de
infiltração de água no solo na área com menor intensidade de pastejo (122,8 mm h
-1
) em
relação à área com moderada intensidade de pastejo (84,9 mm h
-1
) (Tabela 1).
Trabalhando com elevadas cargas animais, 15.000 e 16.200 kg de PV ha
-1
, em dois
curtos períodos de pastejo, 20 e 22 horas, respectivamente, Uhde et al. (1996) também não
verificaram diferenças na densidade e na porosidade do solo, porém, verificaram diferença
na taxa constante de infiltração de água no solo entre as áreas com e sem pastejo. Os
autores atribuíram as diferenças ao dano estrutural da camada superficial do solo, causado
pelo pisoteio animal, e que não foram detectados na avaliação da densidade e da
porosidade do solo. O movimento de água no interior do solo se dá principalmente pelos
macroporos, portanto, alterações nesse atributo do solo poderiam explicar as diferenças
verificadas na taxa constante de infiltração de água no solo.
Não foi observado efeito (P>0,05) dos fatores avaliados (intensidade e método de
pastejo) sobre a macroporosidade do solo nas camadas de 0-2,5 e 2,5-5,0 cm de
profundidade, nas três épocas avaliadas. Apesar das pequenas variações de
macroporosidade entre as intensidades (período 3) e entre os métodos de pastejo (período
25
2), essas variações tiveram reflexo na taxa de infiltração de água no solo, promovendo
diferenças (P<0,05) entre os métodos e as intensidades pastejo nos períodos de avaliação 2
e 3, respectivamente. Resultados semelhantes foram obtidos por Uhde et al. (1996).
Os níveis de intensidade e os métodos de pastejo não influenciaram a produção
total de massa seca de raízes (Tabela 2), a exceção das camadas de 2,5-5,0 cm e 5,0-10,0
cm, na qual se observou maior produção de massa seca residual de raízes no tratamento
com baixa intensidade de pastejo. Pelos resultados apresentados na Tabela 2, pode-se
verificar que houve concentração do sistema radicular do azevém na camada de 0-2,5 cm,
atingindo valores superiores a 5.000 kg de MS ha
-1
no tratamento com método contínuo de
pastejo. É importante salientar que a avaliação das massas de raízes reflete a condição
existente no final do ciclo da pastagem, o que pode ter influenciado nos resultados. O
acompanhamento da dinâmica de crescimento da parte aérea do pasto indicou haver maior
crescimento no início do período de utilização da pastagem para o tratamento de lotação
contínua, sendo que o tratamento de lotação rotacionada apresenta maiores crescimentos na
metade final do ciclo de utilização (Cauduro et al., 2005).
O crescimento das raízes das plantas no solo se dá preferencialmente pelos
macroporos (Camargo & Alleoni, 1997). Portanto, em solos que têm a macroporosidade
reduzida, seja pela pisoteio animal ou por tráfego de máquinas e equipamentos, o
desenvolvimento radicular pode sofrer algum tipo de injúria, conforme salientado por Silva
et al. (2000). Mello (2002) considera a redução na macroporosidade o principal efeito
danoso do pisoteio animal sobre o solo. Com a diminuição da macroporosidade do solo há
diminuição dos espaços de vazios do solo e um conseqüente aumento da densidade, o que
pode desencadear aumento na resistência do solo à penetração de raízes.
Foram observados menores valores para o índice de cone (P<0,05) na camada de
solo de 0-10 cm de profundidade, na intensidade de pastejo baixa, após o período de
26
pastejo (período 2). Uma das explicações para diminuição na resistência do solo a
penetração é o aumento de massa radicular de azevém nas camadas intermediárias de 2,5-
5,0 cm e 5,0-10 cm, melhorando a qualidade estrutural do solo. Para os demais períodos
avaliados não foram verificadas alterações significativas para esses atributos entre os
níveis de intensidade de pastejo e os métodos de pastejo. Esses maiores valores de
resistência à penetração, representados pelo índice de cone, na camada mais profunda do
solo (10-20 cm) pode ser explicada, em parte, pelo fato que a densidade do solo aumenta
naturalmente à medida que se aprofunda no perfil do solo, devido ao peso das camadas
superiores. A densidade, por sua vez, tem relação direta com a resistência do solo à
penetração (Secco, 2003). Esse aumento da densidade do solo com o aumento da
profundidade é ilustrado pelos resultados de densidade apresentados na Tabela 1,
comparando-se as profundidades de 0-2,5 cm e 2,5-5,0 cm. Os valores críticos de
resistência à penetração do solo para o desenvolvimento de raízes variam com a cultura e o
tipo de solo utilizado (Genro Júnior et al., 2004), mas muitos pesquisadores utilizam o
nível de 2 MPa, estabelecido por Taylor et al. (1966), como o valor a partir do qual se têm
restrições ao crescimento radicular no solo. Ao observar-se os valores de índice de cone na
Tabela 1, pode-se verificar que estão próximos de 2 MPa nos dois níveis de intensidade de
pastejo e nos dois métodos de pastejo.
Os valores de densidade do solo na intensidade de pastejo moderada tenderam a ser
maiores do que na área submetida a baixa intensidade de pastejo nas duas primeiras
avaliações (períodos 1 e 2) da camada de 0-2,5 cm. Na terceira avaliação, nessa mesma
camada, a tendência anterior não se confirmou, o que pode ser devido em parte à
variabilidade natural, que geralmente é grande quando se trabalha com atributos físicos do
solo. Na camada de 2,5-5,0 cm, os valores de densidade nos dois níveis de intensidade de
pastejo são bastante próximos (Tabela 1).
27
Estes resultados demonstram que o efeito do pisoteio animal sobre a densidade do
solo, além de ser pequeno, e não significativo, se concentra na camada mais superficial do
solo. Quanto ao método de pastejo, verificaram-se valores muitos próximos de densidade
nas duas camadas de solo avaliadas (0-2,5 e 2,5-5,0 cm de profundidade), nos dois
métodos (contínuo e rotacionado) e nas três épocas em que foram realizadas as
determinações. A partir desses resultados pode-se afirmar que o método de pastejo não
teve influência sobre o atributo densidade do solo até a profundidade de 5 cm.
Relatos da literatura, envolvendo a presença de animais em áreas cultivadas,
demonstram que o efeito do pisoteio no aumento da densidade, diminuição da
macroporosidade e da porosidade total, quando ocorrem, se concentram na camada até 5
cm de profundidade (Trein et al. 1991; Moraes & Lustosa, 1997; Salton et al., 2002,
Cassol, 2003). No entanto, esse aumento da densidade do solo nas camadas superficiais
pode ser revertido pelas culturas de verão que vêm na seqüência do pastejo (Moraes &
Lustosa, 1997).
A cultura da soja tem capacidade limitada de recuperar valores de densidade e
porosidade observados em áreas não compactadas. Tal fato poder ser ilustrado por muitas
áreas de lavoura de soja na Região do Planalto Médio do Rio Grande do Sul, onde se tem
verificado a presença de camadas compactadas no solo mesmo em áreas sob sistema
plantio direto. Se a cultura da soja tivesse a capacidade irrestrita de romper essas camadas
compactadas, então ter-se-ia a solução de um problema que afeta muitos produtores desta
região. A comparação entre áreas puramente de lavouras, com camadas compactadas, e
áreas de lavouras com integração lavoura pecuária é válida pelo fato de que o efeito da
compactação do solo sobre as plantas é o mesmo, independentemente do agente causador.
As culturas têm uma capacidade intrínseca para penetrarem em camadas de solo
compactadas (Cintra & Mielniczuk, 1983), o que faz com que o sistema radicular de
28
algumas espécies tenha a enorme capacidade de romper as camadas mais compactadas e
outras não. Neste segundo grupo se enquadram grande parte das culturas comerciais, como
a soja, por exemplo.
Cabe relembrar que a área experimental utilizada no presente trabalho já havia sido
utilizada anteriormente com trabalhos envolvendo o pastejo com ovinos, o que pode ter
promovido um rearranjo das partículas do solo. Desta forma, as cargas animais utilizadas,
no presente estudo, não foram suficientemente altas para promover um novo rearranjo das
partículas sólidas do solo, não alterando significativamente os valores de densidade e
macroporosidade do solo.
Ao realizar-se uma análise conjunta dos três períodos em que foram realizadas
avaliações dos atributos físicos do solo, verifica-se que houve uma maior macroporosidade
(P<0,05), em ambas as camadas avaliadas, no período 2 (após pastejo) em relação ao
período 3 (após soja) (Tabela 3). Essa maior macroporosidade pode ser devida, ao menos
em parte, à presença de uma considerável massa de raízes da pastagem de azevém (Tabela
2). Estes resultados demonstram, como citado anteriormente, a baixa capacidade do
sistema radicular da cultura da soja em aumentar a porosidade do solo. Para os demais
atributos não se verificaram diferenças significativas entre os períodos em que foram feitas
as determinações.
Conclusões
1. O método de pastejo não afeta fundamentalmente a resistência do solo à
penetração, a densidade do solo e a macroporosidade.
2. A intensidade de pastejo, na magnitude empregada, não afeta os atributos
básicos de física do solo.
29
3. A intensidade de pastejo baixa altera a qualidade estrutural do solo, onde
observa-se uma menor resistência do solo a penetração na camada superficial
de 0 a 10 cm.
Agradecimentos
A Empresa Agropecuária Cerro Coroado pela concessão dos animais, aos integrantes
do Grupo de Pesquisa em Ecologia do Pastejo, a CAPES e CNPq.
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32
Tabela 1. Infiltração de água no solo (mm h
-1
), índice de cone (MPa) de 0-10 cm e de 10-20 cm
de profundidade, densidade do solo (Mg m
-3
) e macroporosidade (m
3
m
-3
) nas camadas de 0-2,5 e
2,5-5,0 cm de profundidade de um Argissolo Vermelho Distrófico manejado em sistema de
integração lavoura pecuária, com diferentes intensidades e métodos de pastejo, em três períodos
(1= antes do pastejo, 2= após pastejo e 3= após soja). EEA-UFRGS-2003/04.
Intensidade de Pastejo Método de Pastejo
Moderada Baixa Contínuo Rotacionado
Período Período
Atributos
Avaliados
1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3
CV
(%)
Taxa de
infiltração
52,4 65,5 84,9 43,8 69,4 122,8* 44,1 52,4 103,2 52,0 82,5* 98,9 31,6
Ind. de Cone
(0-10 cm)
2,0 1,8* 1,8 1,8 1,6 1,8 1,9 1,7 1,9 1,9 1,7 1,8 13,9
Ind. de Cone
(10-20 cm)
2,0 1,9 2,0 1,8 1,9 2,0 1,9 1,9 2,0 1,9 1,9 2,0 14,8
Densidade
(0-2,5 cm)
1,49 1,43 1,38 1,42 1,41 1,45 1,42 1,42 1,42 1,48 1,42 1,41 5,9
Densidade
(2,5-5,0 cm)
1,58 1,55 1,58 1,57 1,58 1,56 1,55 1,58 1,57 1,60 1,58 1,58 3,5
Macroporosidade
(0-2,5 cm)
0,13 0,14 0,11 0,12 0,13 0,10 0,13 0,14 0,10 0,12 0,11 0,11 25,8
Macroporosidade
(2,5-5,0 cm)
0,10 0,12 0,07 0,09 0,11 0,09 0,10 0,11 0,09 0,10 0,07 0,08 26,3
*Compara as médias dos atributos dentro do mesmo nível de intensidade e do mesmo método de pastejo para
o mesmo período de avaliação. Diferença significativa pelo Teste de Tukey a 5%.
33
Tabela 2. Massa seca residual de raízes de azevém (kg ha
-1
) em um Argissolo Vermelho
Distrófico manejado em sistema de integração lavoura pecuária, com diferentes
intensidades e métodos de pastejo. EEA-UFRGS, 2003/04.
Profundidade, cmTratamentos
de pastejo
0-2,5 2,5-5,0 5,0-10,0 10,0-20,0 Total
.................................... kg ha
-1
.............................................
Moderada 4.532,6 540,7 394,5 366,8 5.834,6
Intensidade
Baixa 4.858,8 770,2* 531,0* 443,4 6.603,6
Contínuo 5.006,5 649,0 485,4 409,2 6.550,2
Método
Rotacionado 4.384,9 662,0 440,2 400,9 5.888,0
CV (%) 17,6 22,5 21,9 22,9 16,7
*Diferença significativa pelo Teste de Tukey a 5%. Compara as médias dos atributos entre os níveis de
intensidade de pastejo nas profundidades indicadas.
34
Tabela 3. Índice de cone (MPa), densidade do solo (Mg m
-3
) e macroporosidade (m
3
m
-3
)
nas camadas de 0-2,5 e 2,5-5,0 cm de um Argissolo Vermelho Distrófico manejado em
sistema de integração lavoura pecuária em três períodos: antes do pastejo, após pastejo e
após soja. EEA-UFRGS, 2003/04.
Períodos
Atributos
Avaliados
Antes do pastejo Após pastejo Após soja
CV (%)
Ind. de cone
(0-10 cm)
1,9 1,7 1,8 14,9
Ind. de cone
(10-20 cm)
1,9 1,9 2,0 14,0
Densidade
(0-2,5 cm)
1,45 1,42 1,42 5,9
Densidade
(2,5-5,0 cm)
1,58 1,57 1,57 3,5
Macroporosidade
(0-2,5 cm)
0,12 ab 0,14 a 0,11 b 24,3
Macroporosidade
(2,5-5,0 cm)
0,10 ab 0,11 a 0,08 b 25,8
As letras comparam as médias entre os períodos avaliados. Diferença significativa pelo Teste de
Tukey (5%).
35
CAPÍTULO 3
Rendimento de soja em sistema de integração lavoura pecuária: impacto de
intensidades e métodos de pastejo aplicados na pastagem e de espaçamentos entre
fileiras aplicados à soja
∗
Robson Lunardi
(1)
, Paulo César de Faccio Carvalho
(2)
, Carlos Ricardo Trein
(2)
, José
Antonio Costa
(2)
, Guilherme Fernandes Cauduro
(2)
, Cristina Maria Pacheco Barbosa
(2)
,
Angelo Antônio Queirolo Aguinaga
(2)
(1)
Rua Elias Alane 879, CEP 15993-032 Matão, SP. robson.lunardi@syngenta.com
(2)
Av.
Bento Gonçalves, 7712, CEP 91501-970 Porto Alegre, RS. e-mail: paulocfc@ufrgs.br ,
trein@ufrgs.br , j[email protected]r , guicauduro@terra.com.br , [email protected]m , aaa[email protected]m.br
Resumo – Sistemas integrados de lavoura pecuária em plantio direto, convivem com o
paradigma do efeito negativo do animal no rendimento da cultura em sucessão. Procurou-
se contribuir ao tema ao se estudar o efeito do manejo da pastagem no rendimento da
lavoura, utilizando modelo de integração de azevém pastejado por cordeiros e a soja. O
experimento foi conduzido na EEA/UFRGS em 2003/2004. O delineamento experimental
foi em blocos casualizados em um fatorial com duas intensidades de pastejo, baixa e
moderada (oferta de forragem de 5,0 e 2,5 vezes o consumo potencial), dois métodos de
pastejo, contínuo e rotacionado, e dois espaçamentos entre fileiras de soja, 20 e 40 cm,
com quatro repetições. Uma área foi adicionada como testemunha sem pastejo. Avaliaram-
se o rendimento e os componentes do rendimento da soja. A produção de soja foi superior
nos tratamentos submetidos a pastejo (P<0,05) em comparação aos não pastejados. Dentre
os pastejados, o rendimento de soja foi superior (P<0,05) na intensidade de pastejo baixa
∗
Redigido nas normas da revista Pesquisa Agropecuária Brasileira
36
em comparação com a intensidade moderada. A análise do rendimento concluiu ser a
intensidade de pastejo utilizada no inverno o principal determinante do sucesso de sistemas
integrados de lavoura pecuária.
Termos para indexação: Lolium multiflorum, Glycine max, lotação contínua, lotação
rotacionada
Soybean yield in an animal-crop rotation system: impact of grazing intensities and
grazing methods applied to pasture and spacing applied to soybean
Animal-crop rotation systems cohabit with the paradigm concerning the negative effect of
the animals upon the crop in sequence. The effect of grassland management on drop yield
was evaluated trying to contribute to this subject, by using an animal-crop rotation model
with ryegrass grazed by lambs and soybean. The trial was conducted at EEA/UFRGS in
2003/2004. The experimental design was a randomized complete block arranged in a
factorial with two grazing intensities, low and moderate (herbage allowance of 5.0 and 2.5
times the potential lamb intake), two grazing methods, continuous and rotational, and two
soybean spacing, 20 and 40 cm, with four replicates. An area was added as no grazing
paddocks. Soybean attributes were evaluated. Soybean yield was superior in grazed areas
(P<0.05) comparing to no grazed ones. Among the grazed treatments, soybean yield was
superior (P<0.05) at low grazing intensity comparing to moderate grazing intensity. The
analysis of the yield concluded grazing intensity as the fundamental to succeed in animal-
crop rotation systems.
Index terms: Lolium multiflorum, Glycine max, continuous grazing, rotational grazing
37
Introdução
Sistemas de integração lavoura pecuária em plantio direto convivem com o
paradigma quanto ao alegado impacto negativo dos animais no rendimento das culturas em
sucessão (Carvalho et al., 2005). Este é um argumento que, apesar de não encontrar
sustentação em várias citações bibliográficas (e.g., Moraes & Lustosa, 1997), limita a
adoção de tecnologia que se mostra fundamental para prover diversificação aos sistemas
agrícolas, estabilidade e incremento de rentabilidade às propriedades rurais (Carvalho et
al., 2005).
Moraes & Lustosa (1997) argumentam que esse paradigma seja uma herança de
épocas em que predominavam o uso de agricultura convencional, aliada ao uso incorreto
de lotações excessivas na rotação com a pecuária. Quando adequadamente manejada, a
integração pode, inclusive, potencializar a produção da lavoura (Assmann, 2001).
Fontaneli et al. (2000) concluíram que a introdução de pecuária em áreas agrícolas não foi
negativa quando as pastagens foram adequadamente manejadas.
Carvalho et al. (2005) sugerem que a principal variável definidora do sucesso ou
insucesso de sistemas integrados seja a taxa de lotação empregada, por seus efeitos diretos
e indiretos sobre a quantidade de forragem e de nutrientes que ciclam no sistema. Quando
em lotações elevadas, o pisoteio animal pode promover impactos negativos em atributos
físicos do solo (Trein et al., 1991; Moraes & Lustosa, 1997). Ainda que esse impacto
negativo seja, na maioria das vezes, superficial (Moraes & Lustosa, 1997), a intensidade de
pastejo deve ser conduzida com muito critério.
Com relação ao impacto dos métodos de pastejo sobre o rendimento das lavouras
em sucessão, nos sistemas de integração lavoura pecuária, pouco se sabe. O método de
38
pastejo escolhido para manejo da pastagem no ciclo da pecuária pode ser tão importante
quanto a intensidade de pastejo definida. Enquanto o método de pastejo, em lotação
contínua permite que os animais tenham distribuição aleatória em toda a área, a lotação
rotacionada se caracteriza pelo controle maior do pastejo e por elevadas densidades
instantâneas de animais por unidade de área.
A redução do espaçamento entre fileiras de soja, de 40 cm para 20 cm pode
proporcionar melhor arranjo espacial com diminuição da competição intra-específica
(Ventimiglia et al., 1999), aumentando o potencial de rendimento da cultura.
Procurando obter subsídios para o manejo do animal em áreas de integração
lavoura pecuária, objetivou-se estudar um modelo de integração, onde a produção de soja e
a terminação de cordeiros, foram associadas em rotação. Avaliou-se a influência do manejo
da pastagem, em particular da intensidade e do método de pastejo empregado, e o
espaçamento entre fileiras, no rendimento da cultura da soja em sucessão.
Material e Métodos
O experimento foi conduzido na Estação Experimental Agronômica da Universidade
Federal do Rio Grande do Sul (EEA/UFRGS), em Argissolo Vermelho Distrófico Típico
(EMBRAPA, 1999), levemente ondulado, sem limitações para cultivos. As coordenadas
geográficas da EEA/UFRGS são 30
0
05’22’’ S de latitude e 51
0
39’08’’ W de longitude. O
clima da região é subtropical úmido com verões quentes, tipo fundamental “Cfa” da
classificação climática de Köppen. A temperatura média anual é de 19,3
0
C, sendo janeiro
o mês de temperatura média diária mais alta (24,6
0
C) e julho o de mais baixa (13,6
0
C).
Há formação ocasional de geadas no período de maio a setembro, com maior incidência
39
nos meses de junho, julho e agosto. A precipitação média anual situa-se ao redor de 1.440
mm.
A semeadura da pastagem de azevém foi realizada em 21/04/2003, com semeadora-
adubadora de plantio direto da marca comercial Semeato – SHM 13 – com espaçamento
entre fileiras de 17 cm, após dessecação da área experimental com 5 L ha
-1
do produto
comercial do herbicida de princípio ativo Glifosate. A quantidade de semente utilizada foi
de 32 kg ha
-1
de azevém (Lolium multiflorum Lam) cultivar “Comum RS” (Medeiros &
Nabinger, 2001).
As amostras de solo foram coletadas em março de 2003 na profundidade de 0 – 10
cm. A análise de solo revelou: argila (%), 19,0; pH (H
2
O), 5,3; M.O. (%), 2,9; P (mg/L),
13,5; K (mg/L) 135,0; Al trocável (cmol
c
/L), 0,3; Ca trocável (cmol
c
/L), 2,1; Mg (cmol
c
/L
), 1,2; saturação de bases da CTC (%), 54,2. A adubação e calagem utilizadas seguiram a
Recomendação de Adubação e Calagem para os Estados do RS e SC (Comissão de
Fertilidade do Solo – RS/SC, 1995). Aplicou-se 1 t ha
-1
de calcário faixa C (em 16/04/03) e
200 kg ha
-1
de adubo na fórmula 5-20-20 (21/04/03). Também foram utilizados 150 kg de
N ha
-1
sob forma de uréia em duas coberturas: metade da dose; aplicada na emissão da 4ª
folha de azevém (24/05/03) e o restante no início do período de primavera (5/09/03). A
área total utilizada foi de aproximadamente 6 ha. Desse total, 1,7 ha foram destinados aos
animais reguladores e 4,3 ha constituíram as unidades experimentais.
Os tratamentos consistiram de duas intensidades de pastejo (moderada - IPM e baixa
- IPB), definidas por ofertas de forragem representando, respectivamente, 2,5 e 5,0 vezes o
potencial de consumo dos animais, e dois métodos de pastejo (lotação contínua - LC e
lotação rotacionada - LR). Foi introduzido parcela subdividida com dois espaçamentos
entre fileiras na soja de 20 e 40 cm. Uma área sem pastejo foi separada para servir como
tratamento testemunha.
40
O tempo de duração de vida da folha (TVF) do azevém foi utilizado para
determinação dos ciclos de pastejo. Utilizou-se informações de experimentos na
EEA/UFRGS, onde foi mensurado o TVF de 500 °C/folha no período de junho a agosto e
410 °C/folha de setembro a novembro (Pontes et al., 2003 e Freitas, 2004). Dividiu-se o
TVF pela média de temperatura dos meses de junho a novembro, caracterizando então
quatro ciclos de pastejo onde a oferta de forragem era ajustada (período I: 12/7a 15/8; II:
16/8 a 16/9; III: 17/9 a 9/10; IV: 10/10 a 31/10). O período de ocupação foi definido como
sendo dois dias. Para a determinação dos sub-potreiros do método LR dividiu-se o
comprimento das UE pelo número de dias do ciclo de pastejo.
Em ambos os métodos foram utilizados lotação variável por meio de animais
reguladores segundo a técnica “put-and-take” (Mott & Lucas, 1952). Utilizaram-se
cordeiros machos inteiros, com idade média inicial de nove meses, provenientes de
cruzamento entre as raças Texel e Ile de France. Para correta comparação entre métodos de
pastejo, os períodos de ajuste da oferta obedeceram a TVF, ou seja, a duração do ciclo de
pastejo definida na LR. O período de utilização da pastagem foi de 12/07/2003 a
02/11/2003.
Em 15/11/2003 procedeu-se aplicação de herbicida de princípio ativo Glifosate na
dosagem de 5 L ha
-1
do produto comercial, e em 26/11//2003 semeou-se a cultivar de soja
BRS 154,inoculada, com semeadora-adubadora de plantio direto da marca Vence Tudo.
Neste momento, dois outros tratamentos foram sobrepostos sobre aqueles conduzidos no
inverno, correspondendo a dois espaçamentos de plantio. O espaçamento de 20 cm
apresentou densidade de semeadura equivalente a 7 sementes m
-1
e o de 40 cm, 14
sementes m
-1
. Ambos objetivaram a densidade de 350.000 sementes ha
-1
. Procedeu-se
adubação de 400 kg ha
-1
da fórmula 5-20-20.
41
Os tratos culturais foram: aplicação de herbicida Imazethapyr 1,5 L ha
-1
com calda
de 100 L ha
-1
em 23/12/2003; aplicação de 0,5 L ha
-1
de herbicida Tethraloxydin com
calda de 100 L ha
-1
em 24/12/2003; aplicação de mistura de tanque com herbicida
Tethraloxydin 0,63 L ha
-1
+ Imazethapyr 1 L ha
-1
+ óleo Dash 0,5 L ha
-1
em 200 L ha
-1
de
calda; aplicação de inseticida Clorpirifós 0,5 L ha
-1
de produto comercial em 200 L ha
-1
de
calda; aplicação de inseticida Metamidafós 0,8 L ha
-1
de produto comercial em 200 L ha
-1
de calda.
Estudou-se a presença de plantas infestantes por meio de amostra destrutiva
realizada em 19/12/2003. Após contagem do número de plantas infestantes, cortou-se
quadrados de 50 x 50 cm, coletando-se 5 amostras por unidade experimental (UE), que
foram secas em estufa de circulação de ar forçada a 65 ºC durante 48 h e pesadas,
originando a variável massa de plantas infestantes ha
-1
.
Em 10/02/2004 procedeu-se a coleta de amostras para avaliação do rendimento da
soja, 4 amostras de 4,8 m
2
por UE, fazendo-se a contagem das plantas para obtenção da
população. As amostras foram trilhadas em trilhadeira estacionária, limpas e secas para
obtenção do rendimento de grãos corrigidos para 13 % de umidade. Os componentes do
rendimento de soja:legumes por planta,grãos por legume e peso de 1.000 grãos, foram
avaliados por meio de amostras destrutivas em 19/05/2004, 5 amostras de 1 m de fileira em
cada UE, procurando-se amostrar a média de população encontrada nas amostragens
anteriores.
O delineamento experimental foi em blocos casualizados arranjados em fatorial,
com quatro repetições, totalizando 40 UEs. Os dados coletados foram analisados
utilizando-se o pacote estatístico SAS versão 8.02 (2001). Quando a diferença foi
significativa procedeu-se o teste F ao nível de 5%, através do Proc GLM.
42
Resultados e Discussão
Para bem contextualizar a discussão, é necessário se destacar resultados obtidos no
período de inverno, em razão de que os efeitos das formas de condução da pastagem de
azevém (duas intensidades e dois métodos de pastejo) tornaram-se o substrato para
implantação da soja.
A oferta real de forragem (ORF) não diferiu (P>0,05) entre os métodos de pastejo,
havendo diferença entre as intensidades de pastejo (P<0,05). Além disso, não houve
interação entre métodos e intensidades de pastejo (P>0,05), o que era condição básica para
a correta comparação entre os tratamentos propostos durante o período de inverno. Sendo
assim, os valores de ORF para as intensidades de pastejo baixa (IPB) e moderada (IPM)
foram, respectivamente, de 18,3 % e 9,7 % do PV.
Ainda como caracterização do período de inverno é de se destacar que a área
pastejada apresentou menor massa residual de forragem quando comparada à área sem
pastejo (P<0,05) e que as intensidades de pastejo resultaram em massas residuais diferentes
(P<0,05) sob o solo no momento da implantação da soja, conforme é observado na Tabela
1.
As intensidades de pastejo moderada e baixa determinaram uma biomassa no
momento da semeadura da soja de 798 kg e 3.084 kg de MS ha
-1
, respectivamente. A
magnitude dos valores está de acordo com situações de pastejo com cordeiros que variam
entre taxas de lotações elevadas e baixas (Pontes et al., 2004). Não houve efeito para
método de pastejo (P>0,05).
A massa de forragem no plantio reflete o manejo do pastejo ao longo do ciclo de
utilização da pastagem. Portanto, a maior massa de forragem (P<0,05) na situação sem
pastejo (8.300 kg de MS ha
-1
) é conseqüência da ausência de animais. Nas áreas em
43
pastejo, os tratamentos distintos de intensidade promoveram massas residuais diferentes,
como reflexo das taxas de lotação empregadas, pois a relação entre a massa de forragem e
a taxa de lotação é inversa (Cassol, 2003; Pontes et al., 2004). Cassol (2003) relatou que,
numa integração de bovinos com soja, quando se conduz o pasto em diferentes alturas por
meio de taxas de lotação, ao final do período de pastejo são criadas situações distintas de
biomassa residual (aérea e radicular). Bassani (1996) observou que em pasto de aveia +
azevém, em área pastejada e não pastejada, a massa de forragem média foi de 1.996 e
3.043 kg de MS ha
-1
, respectivamente.
Na Tabela 2 encontram-se os resultados da produção de soja. É importante
considerar, para interpretação da magnitude dos valores encontrados, ter havido forte
restrição hídrica para a soja no ano em questão, no período de 20/02/04 a 10/04/04, onde a
chuva acumulada no período foi de 66 mm (Martorano et al., 2004), coincidindo com o
período de floração e enchimento de grãos. Foram encontradas diferenças na produção de
soja quando comparados os rendimentos da área pastejada x testemunha (área não
pastejada) (P<0,001) e os rendimentos entre os tratamentos provenientes das intensidades
de pastejo (P<0,05).
O rendimento médio da área pastejada foi de 1.384 kg ha
-1
, e a testemunha sem
pastejo rendeu 934 kg ha
-1
. Um dos principais efeitos dos animais em sistemas sob pastejo
são as particularidades da reciclagem dos nutrientes no sistema solo-planta-animal. O
acúmulo de massa no tratamento sem pastejo (quatro vezes superior) possivelmente tenha
imobilizado maior quantidade de nutrientes do que aquela imobilizada nas áreas
pastejadas, a despeito da adubação realizada por ocasião do plantio da soja. Assmann
(2001) avaliou a produtividade do milho, cultivado em seqüência a aveia + azevém + trevo
branco, com doses de N utilizadas com lotação contínua ou sem pastejo. Concluiu que as
áreas pastejadas exibiram maiores produtividades que áreas onde não houve a presença do
44
animal, pois a disponibilidade de N, expressa em N-NO
3
(mg kg
-1
de solo), era maior em
áreas com pastejo. Isso ilustra o fato de que a reciclagem dos nutrientes dentro do sistema
solo-planta-animal parece apresentar dinâmica diferente em sistemas pastejados, em
especial quanto ao N. A transferência de N da pastagem via urina e fezes dos animais para
a cultura sucessora diminuiu os efeitos de imobilização do nutriente na palha, favorecendo
a reciclagem do N no sistema.
Os resultados demonstraram haver diferenças significativas de rendimento de soja
em relação à intensidade de pastejo (P<0,05), sendo que a intensidade moderada resultou
em rendimento de 1.208 kg ha
-1
, inferior aos 1.559 kg ha
-1
obtidos na intensidade baixa.
As diferenças encontradas devem ter origem na maior taxa de lotação dos tratamentos de
intensidade de moderada, onde a massa de forragem era menor. A maior lotação e seu
impacto por meio da manutenção de um IAF baixo, que resulta em menor produção de
biomassa, tanto da parte aérea, quanto das raízes, pode limitar a absorção de nutrientes, a
infiltração, as trocas gasosas e o desenvolvimento das raízes (Bicki & Siemens, 1991),
refletindo-se sobre a parte aérea e o rendimento de grãos (Canarache et al., 1984). Muito
embora pudesse ser sugerido que o impacto das lotações mais elevadas no rendimento da
soja pudesse ser ocasionado por respostas associadas ao impacto negativo dos animais nas
características físicas do solo, comentado por Moraes & Lustosa (1997), Trein et al (1991)
e Bertol et al. (2000), o acompanhamento da densidade do solo e da macroporosidade neste
experimento revelou não haver efeito consistente da intensidade de pastejo sobre os
atributos físicos do solo. Houve diferença quanto ao parâmetro taxa de infiltração de água
no solo no final do ciclo da soja, revelando que tal diferença, favorável à intensidade de
pastejo baixa, não obstante, foi observada apenas no final do ciclo da soja, e não no
momento da saída dos animais. É possível que essas diferenças possam ocasionar os
fenômenos acima descritos no ambiente radicular, com efeito no rendimento de grãos.
45
A produtividade de soja é resultante da combinação dos componentes de
rendimento, número médio de plantas por área, legumes por área, grãos por legume e peso
médio dos grãos. A densidade populacional de plantas de soja foi maior no espaçamento de
20 cm (P<0,05), com 167.659 plantas ha
-1
, (Tabela 3). Também foi observada uma maior
população de plantas (P<0,05) para o método de lotação rotacionada (169.629 plantas ha
-1
)
em relação à lotação contínua (155.892 plantas ha
-1
). No entanto, analises de regressão
demonstraram a não significância entre rendimento e a população de plantas, dentro de
cada fator principal.
Dentre os componentes do rendimento, legumes por planta é o de maior
importância (Thomas et al., 1998). A Tabela 4 demonstra que o número de legumes de soja
por planta foi diferente entre a testemunha, os métodos e intensidades de pastejo (P<0,05).
Entretanto, somente a presença de animais e as intensidades de pastejo utilizadas refletiram
em diferenças na produção de grãos de soja. Legumes por planta foi maior (45) para a área
pastejada em relação a não pastejada (28), assim como, observou-se 51 e 39 legumes por
planta para as intensidades de pastejo baixa e moderada, respectivamente. Dessa forma, os
tratamentos que apresentaram maior número de legumes por planta, apresentaram também
maiores rendimentos de grãos (Tabela 2).
Também foi observado, para o espaçamento de 20 cm, maior número de vagens por
planta (P<0,05), que refletiu em rendimento 9 % superior em relação aos tratamentos
conduzidos sob espaçamento de 40 cm entre fileiras. Esta diferença no rendimento não foi
diferente estatisticamente (P>0,05), mas indica o mesmo resultado já alcançado por outros
pesquisadores demonstrando que a redução do espaçamento entre fileiras, mantendo a
mesma população, aumentou o rendimento de grãos, resultado da melhor distribuição
espacial das plantas na área (Ventimiglia et al,1999).
46
Como última consideração, em relação aos componentes de rendimento, é
demonstrado na Tabela 5 que o peso de 1.000 grãos foi maior para a área pastejada no
inverno, apresentando valores da ordem de 136 g. Sendo assim, a combinação dos fatores
de maior número de legumes por planta e maior peso de grãos para os tratamentos com
pastejo determinaram rendimento 32,5% superior.
Quanto a avaliação de plantas infestantes, foi observado que não houve diferenças
no número de plantas m
-2
, entre as intensidades e os métodos de pastejo e entre os
espaçamentos entre fileiras de soja. A matéria seca de plantas infestantes m
2
, aumentou de
2,19 para 7,20 g m
-2
, (Tabela 6), entre a intensidade de pastejo baixa e moderada,
respectivamente, demonstrando controle mais efetivo das infestantes, devido a maior
massa residual de azevém no tratamento com intensidade de pastejo baixa no momento da
semeadura direta da soja, atrasando o desenvolvimento das mesmas por sombreamento.
Conclusões
1. A presença de cordeiros em pastagem de azevém em sistema de integração
lavoura pecuária favorece o rendimento de soja.
2. A intensidade de pastejo baixa aplicada durante o inverno com cordeiros,
propicia maior rendimento da soja, devido ao aumento do número de legumes por planta.
3. O método de pastejo não é determinante do rendimento da soja em sucessão a
pastagem.
47
Agradecimentos
A Empresa Agropecuária Cerro Coroado pela concessão dos animais, aos integrantes
do Grupo de Pesquisa em Ecologia do Pastejo, a CAPES e CNPq.
Referências
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sistema de plantio direto, em presença e ausência de trevo branco, pastejo e
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49
Tabela 1. Massa de forragem residual (kg de MS ha
-1
) nas intensidades de pastejo de pasto
de azevém no sistema de integração lavoura pecuária. EEA/UFGRS, 2003/04
(1)
Intensidades de pastejo
Moderada Baixa S /Pastejo
Massa de forragem (kg de MS ha
-1
) 798 ±260,2 b 3.084 ± 673,7 a ...
Média (kg de MS ha
-1
) 1.941 ±466,9 b
8.300 ±378,4 a
Coeficiente de variação (CV) = 15,71%
(1)
Médias, com respectivo erro padrão, seguidas de letras iguais na linha não diferem significativamente
pelo teste de médias Lsmeans (SAS, 2001) a 5% de significância.
50
Tabela 2. Produção de grãos de soja (kg ha
-1
) nas intensidades de pastejo em sistema de
integração lavoura pecuária. EEA/UFRGS, 2003/04
(1)
Intensidades de pastejo
Atributo avaliado
Moderada Baixa S /Pastejo
Produção de soja (kg ha
-1
) 1.208 ±285 b 1.559 ±394 a ...
Média (kg ha
-1
) 1.383 ±339 a
934 ±375 b
Coeficiente de variação (CV) = 22,55%
(1)
Médias, com respectivo erro padrão, seguidas de letras iguais na linha não diferem significativamente
pelo teste de médias Lsmeans (SAS, 2001) a 5% de significância.
51
Tabela 3. População de soja (plantas ha
-1
) nos espaçamentos de 20 e 40 cm entre fileiras
em semeadura direta em sistema de integração lavoura pecuária. EEA/UFRGS, 2003/04
(1)
20 cm 40 cm
Atributo
avaliado
Com pastejo Sem pastejo Com pastejo Sem pastejo
Plantas ha
-1
181.021 ±14.829 154.297 ±7.670 144.499 ±22.379 150.130 ±17.479
Média
167.659 ±11.249 a 147.315 ±19.929 b
Coeficiente de variação (CV) = 11,50%
(1)
Médias, com respectivo erro padrão, seguidas de letras iguais na coluna não diferem significativamente
pelo teste de médias Lsmeans (SAS, 2001) a 5% de significância
52
Tabela 4. Legumes por planta de soja nos métodos e intensidades de pastejo em sistema de
integração lavoura pecuária. EEA/UFRGS, 2003/04
(1)
Intensidade de pastejo
Método de pastejo
Moderada Baixa Sem pastejo
Média
Contínuo
43 ±6,9 b 57 ±9,4 a
...
50 ±8,1 A
Rotacionado
35 ±8,7 a 44 ±13,1 a
...
40 ±10,9 B
Média
39 ±7,8 b 51 ±11,2 a
... ...
Média
45 ±9,5 a 28 ±11,1 b
...
Coeficiente de variação (CV) = 25,9 %
(1)
Médias com respectivo erro padrão, seguidas de letras minúsculas iguais na linha e maiúsculas iguais
na coluna, não diferem significativamente pelo teste de médias Lsmeans (SAS, 2001) a 5% de
significância.
53
Tabela 5. Peso de 1000 grãos de soja (g) nos tratamentos impostos à pastagem de azevém
em sistema de integração lavoura pecuária. EEA/ UFRGS, 2003/04
(1)
Intensidades de pastejo
Atributo avaliado
Moderada Baixa S /Pastejo
Peso de 1000 grãos (g) 135,0 ±13,3 a 137,2 ±12,1 a
Média (g) 136,1 ±12,7 a
112,5 ±13,0 b
Coeficiente de variação (CV) = 10,02%
(1)
Médias, com respectivo erro padrão, seguidas de letras iguais na linha não diferem
significativamente pelo teste de médias Lsmeans (SAS, 2001) a 5% de significância.
54
Tabela 6. Matéria seca de plantas infestantes (g m
-2
) na soja nos métodos e intensidades de
pastejo em sistema de integração lavoura pecuária. EEA/UFRGS, 2003/04
(1)
Intensidade de pastejo
Método de pastejo
Moderada Baixa Sem pastejo
Média
Contínuo
6,68 ±0,99 a 2,26 ±0,36 b
...
4,47 ±0,68 A
Rotacionado
7,71 ±0,89 a 2,11 ±0,38 b
...
4,91 ±0,64 A
Média
7,20 ±0,94 a 2,19 ±0,37 b
... ...
Média
4,70 ±0,66 a 2,68 ±0,48 b
...
Coeficiente de variação (CV) = 45,1 %
(1)
Médias com respectivo erro padrão, seguidas de letras minúsculas iguais na linha e maiúsculas iguais
na coluna, não diferem significativamente pelo teste de médias Lsmeans (SAS, 2001) a 5% de
significância.
55
CAPÍTULO 4. CONSIDERAÇÕES FINAIS
No sistema de integração lavoura pecuária, a chave do sucesso
depende de um bom manejo da pastagem. Este determina o êxito do sistema de
semeadura direta da cultura de verão subseqüente, onde a quantidade de massa
residual de forragem e o uso de intensidades de pastejo adequadas,
independentemente do método de pastejo utilizado, são de importância
fundamentais na manutenção das características físicas de solo. As
características da cobertura vegetal determinam o grau do impacto das gotas da
chuva, do casco do animal no solo, onde uma boa cobertura vegetal pode formar
uma espécie de “colchão” de proteção evitando, desta forma, o chamado
selamento superficial do solo.
No trabalho de avaliação das características físicas de solo houve
diferenças significativas em alguns parâmetros analisados, como o índice de cone
de 0 a 10 cm, a infiltração constante de água no solo e a quantidade de massa
radicular de azevém. Esses resultados devem ser interpretados de forma global,
pois não ocorreram variações na densidade e macroporosidade do solo
demonstrando não haver impedimento físico, quanto a esses parâmetros, para o
desenvolvimento e produção da pastagem de azevém e da cultura da soja
subseqüente. O pisoteio animal não provocou compactação do solo nas camadas
superficiais analisadas, demonstrando que a menor produção da cultura da soja
no tratamento de maior intensidade de pastejo foi ocasionada por um conjunto de
fatores não detectados pela metodologia empregada. Consequentemente, não foi
56
possível, de forma consistente, associar o menor rendimento da soja à maior
intensidade de pastejo por meio dos parâmetros de monitoramento escolhidos.
As características físicas do solo deveriam ser analisadas não
somente por meio de parâmetros quantitativos, mas também por parâmetros
qualitativos, a fim de inferir na qualidade do espaço aéreo do solo e no nível de
agregação de partículas que é proporcionado pelos microorganismos e pelo
material orgânico presente no solo. Além disso, seria importante se inferir também
sobre os efeitos de selamento superficial, parâmetro esse que tem influência direta
na permeabilidade de água e na aeração do solo.
Nesta safra de 2003/2004 ocorreu uma estiagem prolongada,
apêndice 15 coincidindo com o estádio de florescimento e enchimento de grãos na
cultura da soja, diminuindo muito o potencial produtivo da cultura. Apesar disso, foi
possível observar diferenças na produção da soja determinadas exclusivamente
pelo efeito principal da intensidade de pastejo, o que demonstra claramente que o
determinante do sucesso do sistema de integração lavoura pecuária não é o
método de pastejo utilizado, e sim o manejo da intensidade de pastejo ou, em
outras palavras, da taxa de lotação.
A diferença na produção da soja pode estar associada à qualidade
estrutural superior do solo, formada ao longo do ciclo de pastejo no tratamento de
intensidade de pastejo baixa. O aumento de massa radicular de azevém na
profundidade de 2,5 a 10,0 cm pode ter influenciado direta e indiretamente a
diminuição de resistência à penetração no solo (índice de cone de 0 - 10 cm),
observada no período de saída dos cordeiros, e no aumento da infiltração de água
57
no solo ao final do ciclo da soja, demonstrando uma maior permeabilidade no
perfil.
Essa diminuição na resistência à penetração do solo pode facilitar o
estabelecimento e o crescimento radicular da soja, principalmente no estádio
inicial, já que ao final da cultura da soja não se observaram diferenças neste
parâmetro.
Quanto à taxa de infiltração no período de saída dos animais da área
experimental, cabe salientar que ocorrem diferenças de ciclo na pastagem do
azevém sob diferentes métodos de pastejo, onde em lotação contínua o azevém
encontrava-se quase todo senescido, enquanto que em lotação rotacionada o
azevém continha perfilhos em estádio vegetativo, rebrotando no final do ciclo de
pastejo. Outra questão merecedora de destaque é que a avaliação na lotação
rotacionada foi realizada após 15 a 18 dias de descanso, em função do
posicionamento anterior da estaca para avaliação das características físicas de
solo. Para evitar este confundimento entre métodos de pastejo, a avaliação de
infiltração deveria ter sido feita em períodos diferentes, para avaliar a influência do
método de pastejo.
A influência de maior ou menor nível de selamento superficial,
observado visualmente, poderia ser um parâmetro importante a ser avaliado por
meio do método de simulação de chuva artificial, onde se determina a infiltração e
o escorrimento superficial. Com isso poder-se-ia avaliar o possível impedimento
do selamento superficial, ocasionado por intensidades de pastejo mais elevadas.
No tipo de solo arenoso em questão, a influência do selamento superficial pode
58
ser mais importante que a própria compactação superficial para sistemas de
integração lavoura pecuária.
O espaçamento entre fileiras na soja, de 20 e 40 cm, não apresentou
diferenças estatísticas na produção, mesmo ocorrendo um aumento geral de 9 %
para o tratamento 20 cm. Isto pode ser devido ao tamanho da área experimental,
onde o nível de uniformidade de terreno deveria ser maior para avaliar este efeito.
Com o objetivo de se ter uma referência, uma área anexa ao
experimento foi estabelecida para ser uma testemunha sem pastejo, que acabou
não fazendo parte do delineamento fatorial por impedimentos de cunho estatístico.
Apesar disso, é interessante constatar que o rendimento da área sem pastejo foi
inferior quando comparado às áreas pastejadas. De qualquer forma, isto não é de
fácil explicação. É possível que tenha havido uma influência do solo no local que
não tenha sido detectada anteriormente, ou mesmo um excesso de palha nas
condições específicas de ocorrência do plantio. O fato é que, para que se tivesse
uma maior segurança, deveriam ser incluídas áreas sem pastejo, anexas a cada
unidade experimental, de forma a compor o delineamento fatorial e verificar, de
forma cabal, a ocorrência ou não deste fenômeno.
O emprego das técnicas de avaliação de atributos do solo para a
comparação adequada entre métodos de pastejo mostrou-se difícil, pois, do ponto
de vista espacial e temporal, os métodos diferem em relação ao efeito instantâneo
do animal. Consequentemente, dependendo do local amostrado, os efeitos
recentes de curto prazo do pastejo poderão ser bastante distintos entre os
métodos. Por exemplo, uma amostragem no dia da saída dos animais nas áreas
59
sob lotação contínua poderia amostrar locais que os animais tivessem pastejado
naquele mesmo dia. No entanto, no método com lotação rotacionada, dependendo
do sub-potreiro amostrado, o número de dias sem pastejo no dia da saída dos
animais poderia ser, neste experimento, de até 22 dias. Portanto, associado à
problemática corrente de insuficiência de unidades amostrais, há sempre
dificuldade em se estabelecer um procedimento que não incuta erros para
adequada comparação entre métodos.
Um discernimento importante para o conceito geral dos resultados
obtidos é que nada leva a crer, seja pelas observações empíricas, seja pelo apoio
da literatura, que os resultados observados neste experimento estejam associados
especificamente ao tipo de animal utilizado. Neste contexto, acredita-se que este
experimento tenha contribuído para preencher uma importante lacuna de
conhecimento com relação ao efeito dos métodos de pastejo em sistemas de
integração lavoura pecuária. Foi demonstrada a preponderância do impacto da
intensidade de pastejo sobre o método de pastejo no que diz respeito à produção
de soja subseqüente. Consequentemente, a escolha do método de condução do
pastejo durante o inverno deverá se basear em razões outras que não tenham a
ver com o impacto do método de pastejo no rendimento da lavoura em sucessão.
O modelo de integração deu também pistas importantes de que
áreas sem pastejo no inverno não produzem mais do que as áreas com pastejo.
Em outras palavras, não há justificativas para que os períodos e áreas entre
lavouras de verão não sejam utilizadas por animais em pastejo. Por se tratar de
um tipo de rotação pouco comum, e dada a escala espacial da mesma, acredita-
60
se que ela possa ser particularmente bem utilizada em pequenas propriedades,
onde a terminação dos cordeiros pode ser feita em áreas relativamente diminutas
quando comparadas àquelas necessárias para bovinos.
Por último, e uma vez que a intensidade de pastejo tenha se
mostrado como variável fundamental no sistema, seria importante que as fileiras
de pesquisa focassem a definição dos níveis adequados de biomassa residual
para a lavoura de verão. Ao contrário dos sistemas que não têm a presença de
animais, os sistemas integrados utilizam a forragem que se tornaria palha para a
produção animal. Portanto, haveria que se deixar somente a quantidade mínima
de biomassa necessária para a lavoura subseqüente. No entanto, essa questão
certamente não poderia ser abordada de forma tão simples. A natureza e a
dinâmica da ciclagem de nutrientes em sistemas que envolvem a presença de
animais, sabe-se, é muito diferente e pouco estudada, provavelmente afetando a
definição dos níveis de biomassa necessários para a lavoura em sucessão.
Reside aí, sem dúvida, uma necessidade de avanço para as pesquisas futuras.
61
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67
APÊNDICES
Apêndice 1. Croquis da área experimental e disposição dos potreiros (unidades
experimentais) nos tratamentos nos tratamentos lotação contínua intensidade
de pastejo baixa (LCIPB), lotação contínua intensidade de pastejo moderada
(LCIPM), lotação rotacionada intensidade de pastejo baixa (LRIPB), lotação
rotacionada intensidade de pastejo moderada (LRIPM). EEA/UFRGS,2003.
Tratamento Potreiro Repetição Área (ha)
15 1 0,31
LCB 12 2 0,25
2 3 0,27
16 4 0,41
5 1 0,26
LCM 4 2 0,28
1 3 0,27
8 4 0,27
14 1 0,23
LRB 7 2 0,27
11 3 0,25
13 4 0,24
9 1 0,25
LRM 6 2 0,24
10 3 0,27
3 4 0,27
68
Apêndice 2. Análise de solo da área experimental. EEA/UFRGS, 2003.
Blocos
Argila PH Índice P K M.O. Ca
trocável
% H
2
O SMP mg L
-1
mg L
-1
%
Al
trocáve
cmol
c
L
-1
cmol
c
L
-1
Mg
trocável
cmol
c
L
-1
Bloco I 21 5,3 6,2 13 149 2,7 0,3 2,1 1,2
Bloco II 17 5,4 6,3 15 138 2,9 0,2 2,4 1,2
Bloco III 21 5,2 6,1 13 125 3 0,4 2 1,2
Bloco IV 17 5,2 6,1 13 128 2,9 0,4 2 1,2
Média 19,0 5,3 6,2 13,5 135,0 2,9 0,3 2,1 1,2
Al + H % SAT
cmol
c
L
-
1
da CTC
RELAÇÕESCTC
cmol
c
L
-1
Bases Al Ca/Mg Ca/K Mg/K
Bloco I 3 6,7 55 4,5 1,8 5 3,1
Bloco II 2,7 6,7 59 3 2 7 3,4
Bloco III 3,3 6,8 52 5,9 1,7 6 3,7
Bloco IV 3,3 6,8 52 5,9 1,7 6 3,7
Média 3,1 6,8 54,5 4,8 1,8 6,0 3,5
69
Apêndice 3. Infiltração constante de água no solo por repetição e período da fase de
integração lavoura pecuária, onde período 1 (entrada dos animais na área experimental),
período 2 (saída dos animais da área experimental), período 3 (final cultura da soja), e nos
tratamentos lotação contínua intensidade de pastejo moderada (LCIPM), lotação contínua
intensidade de pastejo baixa (LCIPB), lotação rotacionada intensidade de pastejo moderada
(LRIPM), lotação rotacionada intensidade de pastejo baixa (LRIPB). EEA-UFRGS,
Eldorado do Sul, março de 2003 a maio de 2004.
Tratamento Repetição Infiltração de água
Período 1
04/07/03
Período 2
15/11/03
Período 3
22/06/04
.................. mm h
-1
.................
1 21,0 66 -
LCIPM 2 78,0 52 82
3 24,0 44 86
4 88,0 42 114
Média 52,8 51,0 94,0
1 39,0 48 -
LCIPB 2 16,0 70 108
3 24,0 40 126
4 63,0 57 -
Média 35,5 53,7 117,0
1 40,0 96 76
LRIPM 2 42,0 72 76
3 48,0 76 60
4 78,0 76 100
Média 52,0 80,0 78,0
1 18,0 116 -
LRIPB 2 64,0 70 110
3 66,0 124 118
4 60,0 30 152
Média 52,0 85,0 126,7
70
Apêndice 4. Densidade do solo na profundidade de 0 a 2,5 cm por repetição e período
da fase de integração lavoura pecuária, onde período 1 (entrada dos animais na área
experimental), período 2 (saída dos animais da área experimental), período 3 (final cultura
da soja), e nos tratamentos lotação contínua intensidade de pastejo moderada (LCIPM),
lotação contínua intensidade de pastejo baixa (LCIPB), lotação rotacionada intensidade de
pastejo moderada (LRIPM), lotação rotacionada intensidade de pastejo baixa (LRIPB).
EEA-UFRGS, Eldorado do Sul, março de 2003 a maio de 2004.
Tratamento Repetição Densidade do Solo
Período 1
19/03/03
Período 2
05/11/03
Período 3
17/05/04
.................. Mg m
-3
.................
1 1,52 1,35 1,42
LCIPM 2 1,40 1,47 1,35
3 1,51 1,53 1,30
4 1,46 1,42 1,42
Média 1,47 1,44 1,37
1 1,44 1,43 1,58
LCIPB 2 1,29 1,32 1,49
3 1,39 1,41 1,30
4 1,38 1,42 1,49
Média 1,38 1,40 1,47
1 1,52 1,42 1,50
LRIPM 2 1,56 1,38 1,46
3 1,41 1,34 1,34
4 1,51 1,52 1,27
Média 1,50 1,42 1,40
1 1,49 1,47 1,41
LRIPB 2 1,45 1,36 1,39
3 1,32 1,34 1,40
4 1,56 1,49 1,53
Média 1,45 1,42 1,43
71
Apêndice 5. Densidade do solo na profundidade de 2,5 a 5,0 cm por repetição e período
da fase de integração lavoura pecuária, onde período 1 (entrada dos animais na área
experimental), período 2 (saída dos animais da área experimental), período 3 (final cultura
da soja), e nos tratamentos lotação contínua intensidade de pastejo moderada (LCIPM),
lotação contínua intensidade de pastejo baixa (LCIPB), lotação rotacionada intensidade de
pastejo moderada (LRIPM), lotação rotacionada intensidade de pastejo baixa (LRIPB).
EEA-UFRGS, Eldorado do Sul, março de 2003 a maio de 2004.
Tratamento Repetição Densidade do Solo
Período 1
19/03/03
Período 2
05/11/03
Período 3
17/05/04
.................. Mg m
-3
.................
1 1,58 1,50 1,58
LCIPM 2 1,51 1,57 1,64
3 1,51 1,60 1,60
4 1,62 1,52 1,54
Média 1,56 1,58 1,55
1 1,59 1,58 1,60
LCIPB 2 1,53 1,55 1,56
3 1,63 1,50 1,45
4 1,46 1,58 1,58
Média 1,55 1,56 1,62
1 1,69 1,51 1,62
LRIPM 2 1,57 1,51 1,63
3 1,55 1,62 1,54
4 1,62 1,59 1,48
Média 1,61 1,57 1,54
1 1,56 1,60 1,65
LRIPB 2 1,59 1,61 1,50
3 1,64 1,60 1,56
4 1,59 1,61 1,62
Média 1,59 1,55 1,58
72
Apêndice 6. Macroporosidade do solo na profundidade de 0 a 2,5 cm por repetição e
período da fase de integração lavoura pecuária, onde período 1 (entrada dos animais na área
experimental), período 2 (saída dos animais da área experimental), período 3 (final cultura
da soja), e nos tratamentos lotação contínua intensidade de pastejo moderada (LCIPM),
lotação contínua intensidade de pastejo baixa (LCIPB), lotação rotacionada intensidade de
pastejo moderada (LRIPM), lotação rotacionada intensidade de pastejo baixa (LRIPB).
EEA-UFRGS, Eldorado do Sul, março de 2003 a maio de 2004.
Tratamento Repetição Macroporosidade do Solo
Período 1
19/03/03
Período 2
05/11/03
Período 3
17/05/04
.................. m
3
m
-3
.................
1 11,90 15,14 9,05
LCIPM 2 16,62 10,71 9,73
3 8,71 10,99 11,52
4 16,19 15,11 14,60
Média 13,35 12,99 11,22
1 7,59 11,40 5,86
LCIPB 2 18,69 13,19 12,99
3 11,79 13,44 9,87
4 11,39 12,71 7,15
Média 12,36 12,69 8,97
1 12,80 13,24 7,99
LRIPM 2 12,63 14,76 8,15
3 17,84 15,29 9,81
4 8,80 13,16 15,42
Média 13,02 14,11 10,34
1 11,88 12,92 9,54
LRIPB 2 10,38 14,07 14,05
3 12,62 18,31 16,39
4 9,02 11,34 7,20
Média 10,97 14,16 11,80
73
Apêndice 7. Macroporosidade do solo na profundidade de 2,5 a 5,0 cm por repetição e
período da fase de integração lavoura pecuária, onde período 1 (entrada dos animais na área
experimental), período 2 (saída dos animais da área experimental), período 3 (final cultura
da soja), e nos tratamentos lotação contínua intensidade de pastejo moderada (LCIPM),
lotação contínua intensidade de pastejo baixa (LCIPB), lotação rotacionada intensidade de
pastejo moderada (LRIPM), lotação rotacionada intensidade de pastejo baixa (LRIPB).
EEA-UFRGS, Eldorado do Sul, março de 2003 a maio de 2004.
Tratamento Repetição Macroporosidade do Solo
Período 1
19/03/03
Período 2
05/11/03
Período 3
17/05/04
.................. m
3
m
-3
.................
1 8,52 10,12 7,76
LCIPM 2 11,44 13,03 4,82
3 13,33 11,96 3,43
4 9,17 12,55 13,80
Média 10,61 11,31 8,73
1 6,72 11,74 7,88
LCIPB 2 9,64 10,60 11,64
3 9,09 11,15 13,57
4 10,23 9,99 5,94
Média 8,92 11,63 6,27
1 9,07 11,62 3,82
LRIPM 2 12,40 11,97 3,84
3 11,40 9,39 10,13
4 6,96 12,70 9,89
Média 9,96 11,45 9,13
1 10,16 10,92 4,77
LRIPB 2 9,60 11,25 11,00
3 10,66 10,49 8,37
4 6,79 12,74 7,80
Média 9,30 11,16 7,98
74
Apêndice 8. Índice de Cone na profundidade de 0 a 10 cm por repetição e período da
fase de integração lavoura pecuária, onde período 1 (entrada dos animais na área
experimental), período 2 (saída dos animais da área experimental), período 3 (final cultura
da soja), e nos tratamentos lotação contínua intensidade de pastejo moderada (LCIPM),
lotação contínua intensidade de pastejo baixa (LCIPB), lotação rotacionada intensidade de
pastejo moderada (LRIPM), lotação rotacionada intensidade de pastejo baixa (LRIPB).
EEA-UFRGS, Eldorado do Sul, março de 2003 a maio de 2004.
Tratamento Repetição Índice de Cone
Período 1
11/07/03
Período 2
15/11/03
Período 3
04/08/04
.................. MPa .................
1
2,97 1,97 3,07
LCIPM 2
2,26 1,65 3,36
3
1,34 2,04 2,98
4
1,57 1,60 2,69
Média
2,03 1,82 3,02
1
1,51 1,84 3,02
LCIPB 2
1,97 1,42 3,51
3
1,93 1,76 3,08
4
1,96 1,59 2,75
Média
1,84 1,65 3,09
1
2,05 1,81 3,12
LRIPM 2
1,83 1,63 2,61
3
2,02 1,92 3,10
4
1,79 1,74 3,09
Média
1,92 1,78 2,98
1
1,46 1,49 3,11
LRIPB 2
1,70 1,56 3,51
3
2,17 1,62 3,01
4
1,95 1,73 2,61
Média
1,82 1,60 3,06
75
Apêndice 9. Índice de Cone na profundidade de 10 a 20 cm por repetição e período da
fase de integração lavoura pecuária, onde período 1 (entrada dos animais na área
experimental), período 2 (saída dos animais da área experimental), período 3 (final cultura
da soja), e nos tratamentos lotação contínua intensidade de pastejo moderada (LCIPM),
lotação contínua intensidade de pastejo baixa (LCIPB), lotação rotacionada intensidade de
pastejo moderada (LRIPM), lotação rotacionada intensidade de pastejo baixa (LRIPB).
EEA-UFRGS, Eldorado do Sul, março de 2003 a maio de 2004.
Tratamento Repetição Índice de Cone
Período 1
11/07/03
Período 2
15/11/03
Período 3
04/08/04
.................. MPa .................
1
2,67 2,65 3,10
LCIPM 2
2,07 1,43 3,50
3
1,72 1,86 3,20
4
1,89 1,64 2,80
Média
2,09 1,89 3,15
1
1,50 2,25 3,41
LCIPB 2
1,90 1,83 3,82
3
1,76 2,04 3,06
4
1,99 1,49 3,01
Média
1,79 1,90 3,32
1
1,87 1,57 2,91
LRIPM 2
1,89 1,72 2,68
3
2,06 2,27 3,42
4
1,91 1,80 3,33
Média
1,93 1,84 3,08
1
1,75 2,28 3,07
LRIPB 2
1,75 1,52 3,95
3
1,97 2,03 3,39
4
1,84 2,02 2,51
Média
1,83 1,96 3,23
76
Apêndice 10. Massa radicular de azevém estratificada por profundidades, por repetição
e nos tratamentos lotação contínua intensidade de pastejo moderada (LCIPM), lotação
contínua intensidade de pastejo baixa (LCIPB), lotação rotacionada intensidade de pastejo
moderada (LRIPM), lotação rotacionada intensidade de pastejo baixa (LRIPB). EEA-
UFRGS, Eldorado do Sul, 28/10/2003.
Tratamento Repetição Massa radicular
Profundidade
0 - 2,5 cm
Profundidade
2,5 - 5,0 cm
Profundidade
5,0 - 10 cm
Profundidade
10 - 20 cm
......................................... Kg de MS ha
-1
..................................
1 4.105,84 568,26 470,33 517,95
LCIPM 2 4.492,16 473,02 339,16 360,27
3 4.478,68 465,84 424,96 353,98
4 5.871,25 567,36 422,26 318,94
Média 4.736,98 518,62 414,18 387,79
1 5.291,77 511,66 457,75 371,50
LCIPB 2 4.644,89 686,85 512,11 374,65
3 4.972,82 732,67 605,09 461,79
4 6.194,69 1186,38 651,81 514,80
Média 5.276,04 779,39 556,69 430,69
1 4.680,83 725,03 444,27 353,53
LRIPM 2 3.602,71 487,40 341,85 276,27
3 5.103,10 616,32 411,48 373,75
4 3.926,15 422,71 301,87 379,59
Média 4.328,20 562,87 374,87 345,78
1 4.478,68 848,57 469,43 428,10
LRIPB 2 3.216,39 565,56 295,13 339,61
3 3.795,88 755,58 474,82 410,13
4 6.275,55 874,62 782,98 646,42
Média 4.441,62 761,08 505,59 456,07
77
Apêndice 11. Massa residual de azevém, por repetição e nos tratamentos lotação
contínua intensidade de pastejo moderada (LCIPM), lotação contínua intensidade de
pastejo baixa (LCIPB), lotação rotacionada intensidade de pastejo moderada (LRIPM),
lotação rotacionada intensidade de pastejo baixa (LRIPB) e sem pastejo (Testemunha).
EEA-UFRGS, Eldorado do Sul, novembro 2003.
Tratamento Repetição Massa residual de azevém
....................... Kg de MS ha
-1
......................
1 1.026
LCIPM 2 460
3 480
4 580
Média 637
1 3.300
LCIPB 2 2.690
3 2.210
4 2.470
Média 2.668
1 790
LRIPM 2 840
3 1.340
4 870
Média 960
1 2.980
LRIPB 2 4.480
3 3.970
4 2.560
Média 3.498
1 7.900
Testemunha 2 8.560
3 8.060
4 8.680
Média 8.300
78
Apêndice 12. Número e matéria seca de plantas indesejáveis, por repetição,
espaçamento entre fileiras de soja e nos tratamentos lotação contínua intensidade de pastejo
moderada (LCIPM), lotação contínua intensidade de pastejo baixa (LCIPB), lotação
rotacionada intensidade de pastejo moderada (LRIPM), lotação rotacionada intensidade de
pastejo baixa (LRIPB) e sem pastejo (Testemunha). EEA-UFRGS, Eldorado do Sul,
19/12/2004.
Tratamento Repetição Plantas indesejáveis Matéria seca
Espaçamento
soja 20 cm
Espaçamento
soja 40 cm
Espaçamento
soja 20 cm
Espaçamento
soja 40 cm
............Plantas m
-2
........... …..... g m
-2
.........
1 69 88 4,90 7,92
LCIPM 2 46 43 10,13 7,61
3 47 71 5,48 7,93
4 41 77 5,15 4,27
Média 51 70 6,42 6,93
1 35 94 1,28 4,34
LCIPB 2 31 27 1,41 0,68
3 40 29 2,50 2,19
4 58 128 2,29 3,35
Média 41 70 1,87 2,64
1 34 74 10,0 9,5
LRIPM 2 39 61 7,2 13,5
3 13 30 2,8 4,1
4 63 55 4,5 10,0
Média 37 55 6,10 9,27
1 35 23 4,76 2,31
LRIPB 2 35 158 0,90 2,07
3 33 81 1,84 1,95
4 26 42 1,97 1,07
Média 32 76 2,37 1,85
1 45 85 4,18 2,74
Testemunha 2 70 69 1,71 1,57
3 30 51 1,60 1,96
4 64 57 5,28 2,35
Média 52 66 3,19 2,15
79
Apêndice 13. População e produção de soja, por repetição, espaçamento entre fileiras
de soja e nos tratamentos lotação contínua intensidade de pastejo moderada (LCIPM),
lotação contínua intensidade de pastejo baixa (LCIPB), lotação rotacionada intensidade de
pastejo moderada (LRIPM), lotação rotacionada intensidade de pastejo baixa (LRIPB) e
sem pastejo (Testemunha). EEA-UFRGS, Eldorado do Sul, Safra 2003/2004.
Tratamento Repetição População Produção
Espaçamento
soja 20 cm
Espaçamento
soja 40 cm
Espaçamento
soja 20 cm
Espaçamento
soja 40 cm
............Plantas ha
-1
........... …...... Kg ha
-1
.........
1 166.667 170.833 1.134,5 1.865,2
LCIPM 2 165.625 154.167 1.165,0 1.018,7
3 179.688 134.896 1.194,3 1.411,8
4 190.625 128.125 1.344,0 690,0
Média 175.651 147.005 1.209,5 1.246,4
1 165.625 142.708 1.254,2 1.341,5
LCIPB 2 196.354 169.792 1.806,0 1.525,1
3 216.667 128.646 1.402,1 1.579,8
4 175.000 123.958 2.041,2 1.825,0
Média 188.411 141.276 1.625,9 1.567,8
1 158.333 153.125 981,9 1.255,5
LRIPM 2 181.771 148.958 763,6 1.034,5
3 168.750 191.667 1.417,9 1.093,6
4 170.833 109.375 1.725,9 1.227,3
Média 169.922 150.781 1.222,3 1.152,7
1 184.896 161.979 932,5 808,7
LRIPB 2 200.521 138.021 1.852,0 1.115,9
3 184.896 150.000 1.810,1 1.538,3
4 190.104 105.729 2.300,4 1.808,9
Média 190.104 138.932 1.723,7 1.317,9
1 148.438 132.813 1.125,6 278,7
Testemunha 2 155.729 137.500 658,4 1.048,0
3 164.583 163.021 907,7 758,0
4 148.438 167.188 1.282,3 1.410,4
Média 154.297 150.130 993,5 873,8
80
Apêndice 14. Componentes do rendimento de soja, número de legumes por planta,
número de grãos por legume e peso de 1000 grãos, por repetição, espaçamento entre fileiras
de soja e nos tratamentos lotação contínua intensidade de pastejo moderada (LCIPM),
lotação contínua intensidade de pastejo baixa (LCIPB), lotação rotacionada intensidade de
pastejo moderada (LRIPM), lotação rotacionada intensidade de pastejo baixa (LRIPB) e
sem pastejo (Testemunha). EEA-UFRGS, Eldorado do Sul, Safra 2003/2004.
Tratamento Repetição Componentes do rendimento
20 cm 40 cm 20 cm 40 cm 20 cm 40 cm
...Legumes planta
-1
... ......Grãos legume
-1
..... Peso 1000 grãos (g)
1 47 42 1,65 1,93 121 136
LCIPM 2 44 30 1,74 1,55 130 123
3 51 35 1,88 2,08 133 145
4 43 54 2,04 1,95 150 137
Média 46 40 1,83 1,88 134 135
1 56 32 1,83 2,03 133 130
LCIPB 2 61 64 1,71 1,72 157 142
3 59 64 1,73 1,87 152 154
4 60 61 1,99 2,02 136 129
Média 59 55 1,82 1,91 144 139
1 41 25 1,86 1,70 132 115
LRIPM 2 46 35 1,83 1,91 148 128
3 46 38 1,73 1,89 162 136
4 21 31 1,78 1,71 118 146
Média 39 32 1,80 1,80 140 131
1 61 53 1,83 1,64 138 125
LRIPB 2 39 40 1,79 1,72 126 148
3 38 19 1,88 1,65 118 120
4 53 49 1,87 1,70 139 148
Média 48 40 1,84 1,68 130 135
1 41 21 1,73 1,58 122 95
S/pastejo 2 25 22 1,66 1,67 101 110
3 40 41 2,05 1,84 131 109
4 32 5 1,93 1,28 140 92
Média 34 22 1,84 1,59 123 102
81
Apêndice 15. Precipitação pluviométrica no período de 20/11/03 a 30/04/04 na Estação
Experimental Agronômica em Eldorado do Sul - RS, fornecido pelo Departamento de
Agrometeorologia – UFRGS.
DIA Decêndios
Chuva normal
(mm)
Chuva (mm)
20 - 30/11/03 N3 36 63,2
01 - 10/12/03 D1 34 63,2
11 - 20/12/03 D2 38 134,8
21 - 31/12/03 D3 24 5,1
01 - 10/01/04 J1 37 1,0
11 - 20/01/04 J2 43 51,0
21 - 31/01/04 J3 35 10,3
01 - 10/02/04 F1 45 55,8
11 - 20/02/04 F2 36 81,5
21 - 29/02/04 F3 27 3,9
01 - 10/03/04 M1 40 3,5
11 - 20/03/04 M2 24 66,2
21 - 31/03/04 M3 43 6,1
01 - 10/04/04 A1 29 0,3
11 - 20/04/04 A2 43 37,9
21 - 30/04/04 A3 30 79,6
82
Apêndice 16. Normas para publicação na Revista Pesquisa Agropecuária Brasileira
INSTRUÇÕES AOS AUTORES
Submissão
Os originais submetidos à publicação devem ser enviados por via eletrônica
(pab@sct.embrapa.br) acompanhados de mensagem com os seguintes dados:
nome, formação profissional, grau acadêmico e endereço institucional e eletrônico
dos autores; indicação do autor-correspondente; declaração da não submissão do
trabalho à publicação em outro periódico. Cada autor deve enviar mensagem
expressando sua concordância com a submissão do artigo.
Originais — O texto deve ser digitado no programa Word, em espaço duplo,
fonte Times New Roman, corpo 12.
Número de páginas — O artigo científico deve ter, no máximo, 20 páginas;
as notas científicas, 8; e as novas cultivares, 8, incluindo-se as tabelas e as
figuras.
Ilustrações — O número de ilustrações (tabelas e figuras) deve ser limitado,
sempre que possível, a no máximo seis no artigo científico, a dois em notas
científicas, e a quatro em novas cultivares.
Número de referências bibliográficas — Devem ser, no máximo, 25 no
artigo científico, e 15 em notas científicas e novas cultivares.
Primeira página — Deve conter título do artigo, nome(s) dos autor(es),
endereços institucionais e eletrônicos, resumo e termos para indexação.
Apresentação do artigo científico
A ordenação do artigo deve ser feita da seguinte forma:
Artigos em português — Título, autoria, endereços institucionais e
eletrônicos, Resumo, Termos para indexação, título em inglês, Abstract,
Index terms, Introdução, Material e Métodos, Resultados e Discussão,
Conclusões, Agradecimentos, Referências.
Artigos em inglês — Título, autoria, endereços institucionais e eletrônicos,
Abstract, Index terms, título em português, Resumo, Termos para indexação,
Introduction, Material and Methods, Results and Discussion, Conclusions,
Acknowledgements, References.
Artigos em espanhol — Título, autoria, endereços institucionais e
eletrônicos, Resumen, Términos para indexación; título em inglês, Abstract,
Index terms, Introducción, Material y Métodos, Resultados y Discusión,
Conclusiones, Agradecimientos, Referencias.
Título
• Deve ser grafado em letras minúsculas, exceto a letra inicial, e em negrito.
83
• Deve ter, no máximo, 15 palavras, incluindo-se os artigos, as preposições e
as conjunções.
• Deve ser claro e conciso, e representar o conteúdo e o objetivo do trabalho.
• Não deve conter nome científico, exceto o de espécie pouco conhecida;
neste caso, apresentar somente o nome binário (gênero e espécie), grafado
em itálico.
• Não deve conter subtítulo, abreviações, fórmulas e símbolos.
Nomes dos autores
• Grafar os nomes dos autores com letra inicial maiúscula, por extenso,
separados por vírgula; os dois últimos são separados pela conjunção "e",
"y" ou "and", no caso de artigo em português, espanhol ou inglês,
respectivamente.
• O último sobrenome de cada autor deve ser seguido de um número em
algarismo arábico entre parênteses, em forma de expoente, correspondente
à respectiva chamada para nota de endereços.
Notas de endereços
São apresentadas abaixo dos nomes dos autores, devem conter o nome e
o endereço postal completos da instituição, redigidos no idioma
correspondente ao país, e o endereço eletrônico do(s) autor(es). Devem ser
agrupadas pelo endereço da instituição. O endereço eletrônico de autores
da mesma instituição devem ser separados por vírgula.
Resumo
• A palavra Resumo deve ser grafada em letras minúsculas, exceto a letra
inicial, na margem esquerda, e separada do texto por travessão.
• Deve ser conciso, com frases curtas, completas, e que apresentem
conexão entre si. Deve ser inteligível por si próprio.
• Deve conter, resumidamente, o problema, o objetivo, o material e os
métodos empregados na pesquisa, os resultados e a conclusão.
• O objetivo deve ser claro e conciso, e estar separado da descrição dos
Materiais e Métodos.
• Não deve apresentar citações bibliográficas.
• Não deve conter abreviaturas.
• Deve ser redigido com o verbo no passado, na terceira pessoa. O final do
texto deve conter a principal conclusão, com o verbo no presente do
indicativo.
• Deve conter, no máximo, 200 palavras, incluindo-se os números, as
preposições, as conjunções e os artigos.
84
Termos para indexação
• A expressão Termos para indexação deve ser grafada em letras
minúsculas, exceto a letra inicial, e seguida de dois-pontos.
• Devem ser separados por vírgula e iniciados com letra minúscula, inclusive
o primeiro termo.
• Devem conter, no mínimo, três e, no máximo, seis termos, considerando
que um termo pode possuir duas ou mais palavras.
• Não devem conter palavras que estejam no título.
• Devem conter o nome científico (só o nome binário) da espécie estudada.
Introdução
• A palavra Introdução deve ser centralizada na página e grafada com letras
minúsculas, exceto a inicial, e em negrito.
• Deve fornecer, com clareza, a justificativa para a realização do trabalho,
situando a importância do problema científico a ser solucionado, e
apresentando sua relação com outros trabalhos publicados sobre o
assunto.
• Citar trabalhos dos últimos 10 anos, principalmente de periódicos; se
necessário, citar trabalhos clássicos diretamente relacionados ao tema.
• O último parágrafo da introdução deve expressar o objetivo, de forma clara
e concisa.
• Deve ocupar, no máximo, duas páginas.
Material e Métodos
• A expressão Material e Métodos deve ser centralizada na página e grafada
com letras minúsculas, exceto a inicial, e em negrito.
• Apresentar a descrição do local, a data e o delineamento do experimento, e
indicar os tratamentos, o número de repetições e o tamanho da unidade
experimental.
• Apresentar a descrição dos tratamentos e variáveis em texto corrido e
separados por ponto-e-vírgula.
• Na designação dos tratamentos e das variáveis, evitar, o quanto possível,
as abreviações ou as siglas; quando necessário, dar o significado delas.
• Descrever os materiais e os métodos de modo que outro pesquisador
possa repetir o experimento.
• Os métodos devem estar intimamente relacionados com o objetivo do
trabalho.
85
• Evitar detalhes supérfluos e extensas descrições de técnicas de uso
corrente.
• Fórmulas, expressões ou equações matemáticas devem ser iniciadas à
margem esquerda da página e apresentar tamanho padronizado da fonte.
• Fazer referências à análise estatística utilizada e informar a respeito das
transformações dos dados.
• Evitar os subtítulos sempre que possível; quando necessário, grafá-los em
letras minúsculas, com a inicial maiúscula, e em negrito, na margem
esquerda da página.
Resultados e Discussão
• A expressão Resultados e Discussão deve ser centralizada na página e
grafada, em negrito; o termo Resultados e o termo Discussão devem ser
grafados em caixa alta e baixa e a conjunção “e”, em caixa baixa.
• Todos os dados apresentados devem ser discutidos a partir da citação de
cada tabela ou figura.
• Tabelas e figuras são citadas seqüencialmente, em ordem numérica.
• O texto não deve reapresentar os dados das tabelas e das figuras, mas
discuti-los, isto é, compará-los com os resultados apresentados por outros
autores.
• Evitar abreviar os tratamentos e as variáveis.
• Tabelas e figuras devem ser citadas no texto da seguinte forma: Tabela ou
Figura, seguidas de espaço e do número correspondente.
• Se houver subtítulos, devem ser localizados na margem esquerda da
página, grafados em negrito, com letra inicial maiúscula.
• Não discutir dados não apresentados e não citar trabalhos não publicados,
resumos de congressos, comunicação pessoal e trabalho no prelo.
• Evitar auto-citação, por questões éticas e para melhor validação do
trabalho.
• Não fazer especulações ou afirmações que não possam ser sustentadas
pelos dados obtidos no próprio trabalho ou por outros trabalhos citados.
• As chamadas às tabelas ou às figuras devem ser feitas no final da primeira
oração do texto em questão; se as demais sentenças do parágrafo
referirem-se à mesma tabela ou figura, não é necessária uma nova
chamada.
• Não apresentar dados simultaneamente em tabelas e em figuras.
86
• Restringir a discussão aos dados obtidos, e relacionar os novos achados
com os conhecimentos anteriormente obtidos.
• Ocupar quatro páginas, no máximo.
Conclusões
• A palavra Conclusões deve ser centralizada na página e grafada com letras
minúsculas, exceto a inicial, e em negrito.
• Usar frases curtas, sem comentários adicionais, elaboradas com base no
objetivo do trabalho.
• Não podem consistir no resumo dos resultados; devem apresentar as novas
descobertas da pesquisa.
• Devem ser no máximo três, numeradas, utilizando-se o verbo no presente
do indicativo.
Agradecimentos
• A palavra Agradecimentos deve ser centralizada na página e grafada com
letras minúsculas, exceto a inicial, e em negrito.
• Devem ser breves e diretos, iniciando-se com "ao, aos, à ou às" (pessoas
ou instituições).
Referências
• A palavra Referências deve ser centralizada e grafada com letras
minúsculas, exceto a inicial, e em negrito.
• Devem conter fontes atuais (dos últimos 10 anos), principalmente de artigos
de periódicos.
• Podem conter, excepcionalmente, trabalhos clássicos mais antigos,
diretamente relacionados com o tema do estudo.
• Devem ser normalizadas de acordo com a NBR 6023, da ABNT
• Devem ser apresentadas em ordem alfabética dos nomes dos autores,
separados por ponto-e-vírgula, sem numeração.
• Devem referenciar todos os autores de cada obra.
•Devemconterostítulosdasobrasedosperiódicosgrafadosemnegrito.
• Devem conter somente a obra consultada, no caso de citação de citação.
• Todas as referências devem registrar uma data de publicação, mesmo que
aproximada.
• Não são aceitas referências de resumos, documentos no prelo ou qualquer
outra fonte cujos dados não tenham sido publicados.
• Devem ser 25, no máximo.
87
• Exemplos:
• Eventos (considerados em parte)
ALBUQUERQUE, F.C.; DUARTE, M.L.R.; NUNES, A.M.L.; STEIN, R.L.B.;
OLIVEIRA, R.P. Comportamento de germoplasma de pimenta-do-reino em áreas
de ocorrência de fusariose no Estado do Pará. In: SEMINÁRIO INTERNACIONAL
SOBRE PIMENTA E CUPUAÇU, 1., 1996, Belém. Anais. Belém: Embrapa-
CPATU/JICA, 1997. p. 269-276. (Embrapa-CPATU. Documentos, 89).
• Artigos de periódicos
BAK, P.; TANG, C.; WIESENFELD, K. Self-organized criticality. Physical Review
A, v.38, p.364-374, 1988.
• Capítulos de livros
DIAS-FILHO, M.B. Pastagens cultivadas na Amazônia oriental brasileira:
processos e causas de degradação e estratégias de recuperação. In: DIAS, L.E.;
MELLO, J.W.V. (Ed.). Recuperação de áreas degradadas. Viçosa: UFV;
Sociedade Brasileira de Recuperação de Áreas Degradadas, 1998. p.135-147.
• Livros
FERREIRA, M.E.; GRATTAPAGLIA, D. Introdução ao uso de marcadores
moleculares em análise genética. 3.ed. Brasília: Embrapa-Cenargen, 1998.
220p.
• Teses e dissertações
MACHADO, C.A.E. Padrões isoenzimáticos de superóxido dismutase de
alguns genótipos de pessegueiro Prunus persica (L.) Batsch. 1984. 36p.
Dissertação (Mestrado) - Universidade Federal de Pelotas, Pelotas.
Citações
Redação das citações dentro de parênteses:
• Citação com um autor: sobrenome grafado com a primeira letra maiúscula,
seguido de vírgula, e data.
• Citação com dois autores: sobrenomes grafados com a primeira letra
maiúscula, separados pelo "e" comercial (&) seguidos de vírgula, e data.
• Citação com mais de dois autores: sobrenome do primeiro autor grafado
com a primeira letra maiúscula, seguido da expressão et al., em fonte
normal, vírgula e data.
• Citação de mais de uma obra: devem obedecer à ordem cronológica e em
seguida à ordem alfabética dos autores, e devem ser separadas por ponto-
e-vírgula.
• Citação de mais de uma obra dos mesmos autores: não repetir os nomes
dos autores; as datas das obras são separadas por vírgula.
88
• Citação de citação: sobrenome do autor e data do documento original, seguido da
expressão"citadopor"edacitaçãodaobraconsultada.
Redação das citações fora de parênteses:
• Citações com os nomes dos autores incluídos na sentença: seguem as
orientações anteriores, com as datas entre parênteses; são separadas por
vírgula.
Tabelas
• Devem ser citadas no texto em ordem seqüencial numérica, com a inicial
maiúscula, seguidas do número correspondente. As citações de tabela
podem vir entre parênteses ou integrar o texto.
• As tabelas devem ser numeradas seqüencialmente, com algarismo arábico,
e apresentadas em folhas separadas, no final do texto, após as referências.
• Devem ser auto-explicativas, sem necessidade de recorrer ao texto para
sua compreensão.
• Elementos essenciais: título, cabeçalho, corpo (colunas e linhas) e coluna
indicadora dos tratamentos ou das variáveis.
• Elementos complementares: notas de rodapé e fonte bibliográfica.
• O título, com ponto no final, deve ser precedido da palavra Tabela, em
negrito, numerada consecutivamente com algarismo arábico, na ordem de
sua ocorrência no texto.
• O título deve ser claro, conciso, mas completo; deve incluir o nome (vulgar
ou científico) da espécie e das variáveis dependentes.
• No cabeçalho, os nomes das variáveis que representam o conteúdo de
cada coluna devem ser grafados por extenso; se isso não for possível,
explicar o significado das abreviaturas no título ou nas notas de rodapé da
tabela.
• Apresentar as unidades de medida de todas as variáveis, utilizando o
Sistema Internacional de Unidades. Nas colunas de dados, alinhar os
valores numéricos pelo último algarismo; quando for de número decimal,
pela vírgula (trabalhos em português e espanhol) ou pelo ponto (trabalhos
em inglês), usando o recurso de tabulação decimal; alinhar a coluna
indicadora pela esquerda.
• No corpo da tabela, nenhuma célula (cruzamento de linha com coluna)
deve ficar vazia. A inexistência de dado numérico deve ser representada
por: - (hífen) quando o fenômeno não ocorre; ... (três pontos) quando o
dado é desconhecido, não implicando que o fenômeno exista ou não; 0
(zero) quando o fenômeno existe, porém sua expressão é menor que 1 na
última casa decimal adotada.
•Usarfioshorizontais parasepararotítulodocabeçalho,eocabeçalhodocorpo;usá-los
ainda na base da tabela, para separar o conteúdo dos elementos complementares.
89
Fioshorizontaisadicionaispodemserusadosdentrodocabeçalhoedocorpo;nãousar
fiosverticais.
• Montar as tabelas em arquivo Word, usando os recursos do menu Tabela;
não fazer espaçamento utilizando a barra de espaço do teclado, mas a
tecla de tabulação ou os recursos do menu Tabela.
Notas de rodapé das tabelas
• Notas de fonte: indicam a origem dos dados que constam da tabela; as
fontes devem constar das referências.
• Notas de chamada: são informações de caráter específico sobre partes da
tabela, para conceituar dados. São indicadas em algarismo arábico, na
forma de expoente, entre parênteses, à direita da palavra ou do número, no
título, no cabeçalho, no corpo ou na coluna indicadora. São apresentadas
de forma contínua, sem mudança de linha, separadas por ponto. Para
indicação de significância, serão utilizadas, no corpo da tabela, na forma de
expoente, à direita do dado, as chamadas
ns
(Não-significativo); * e **
(Significativo a 5% e a 1% de probabilidade, respectivamente).
Figuras
• São consideradas figuras: gráficos, desenhos, mapas e fotografias, usados
para ilustrar o texto.
• Só devem acompanhar o texto quando absolutamente necessárias à
documentação dos fatos descritos.
• A citação das figuras no texto deve ser em ordem seqüencial numérica,
podendo ser entre parênteses ou integrada ao texto; a palavra Figura
deve ser escrita com inicial maiúscula, seguida do número arábico.
• O título da figura, sem negrito, deve ser precedido da palavra Figura, do
número em algarismo arábico e do ponto, em negrito.
• A figura deve ser auto-explicativa, para não haver necessidade de recorrer
ao texto.
• Nos gráficos, as designações das variáveis dos eixos X e Y devem ter
iniciais maiúsculas, seguidas das unidades, dentro de parênteses.
• Figuras não originais devem conter, após o título, a fonte de onde foram
extraídas; as fontes devem ser referenciadas. O crédito para o autor de
fotos é obrigatório, como também é obrigatório o crédito para o autor de
desenhos e gráficos que tenham exigido ação criativa em sua elaboração.
• Padronizar as unidades e o tamanho das letras em todas as figuras.
90
• Os pontos das curvas devem ser representados por símbolos simples, mas
contrastantes, como círculo, quadrado, triângulo e losango (cheios ou
vazios).
• Os números que representam as grandezas e respectivas marcas devem
ficar fora do quadrante.
• As curvas devem ser identificadas na própria figura, evitando o excesso de
informações que comprometam o entendimento do gráfico.
• As figuras não podem possuir dados constantes de tabelas.
• Devem ser elaboradas de forma a apresentar qualidade necessária à boa
reprodução gráfica e medir 8,5 cm ou 17,5 cm de largura.
• Devem ser gravadas em disquete, no programa Word ou Excel para
possibilitar a edição em possíveis correções.
• Figuras criadas em outros programas devem ser inseridas em arquivo
Word, usando-se o recurso "Copiar e Colar", devendo ser usada a fonte
Symbol.
• A legenda (chave das convenções adotadas) deve ser incluída na área da
figura, no título ou entre o título e a figura.
• Usar fios com, no mínimo, 3/4 ponto de espessura.
• No caso de histogramas, utilizar preferencialmente barras brancas, pretas e
com hachuras de fios verticais, horizontais ou diagonais, de 3/4 ponto de
espessura.
• Não usar negrito nas figuras.
• Evitar usar cores nas figuras; as fotografias, porém, devem ser coloridas.
• As figuras, na forma de fotografias, imagens ou desenhos, com 8,5 cm ou
17,5 cm de largura, devem ser escaneadas com 300 dpi e gravadas em
arquivos TIF, separados do arquivo do texto.
OUTRAS INFORMAÇÕES
• Todos os manuscritos são revisados por, no mínimo, dois especialistas.
• O editor e a assessoria científica reservam-se o direito de solicitar
modificações nos artigos e de decidir sobre a sua publicação.
• São de exclusiva responsabilidade dos autores as opiniões e conceitos
emitidos nos trabalhos.
• Os trabalhos aceitos não poderão ser reproduzidos, mesmo parcialmente, sem
o consentimento expresso do editor da PAB.
• Contatos com a secretaria da Revista podem ser feitos por telefone (61) 448-4231 e (61)
273-9616), fax: (61) 340-5483 ou e-mail: pab@sct.embrapa.br
91
Apêndice 17. Análises estatísticas
The SAS System 01:53 Tuesday, June 5, 2001
1
------------------------------------------ periodo=1 -----------------------------------------
-
The GLM Procedure
Class Level Information
Class Levels Values
periodo 1 1
bloco 4 1 2 3 4
MetPast 2 c r
IntPast 2 a b
Number of observations 16
The SAS System 01:53 Tuesday, June 5, 2001
2
------------------------------------------ periodo=1 -----------------------------------------
-
The GLM Procedure
Dependent Variable: Infiltr
Sum of
Source DF Squares Mean Square F Value Pr > F
Model 6 4805.375000 800.895833 2.04 0.1613
Error 9 3529.562500 392.173611
Corrected Total 15 8334.937500
R-Square Coeff Var Root MSE Infiltr Mean
0.576534 41.20338 19.80337 48.06250
Source DF Type III SS Mean Square F Value Pr > F
periodo 0 0.000000 . . .
bloco 3 3962.187500 1320.729167 3.37 0.0685
MetPast 1 248.062500 248.062500 0.63 0.4469
IntPast 1 297.562500 297.562500 0.76 0.4064
MetPast*IntPast 1 297.562500 297.562500 0.76 0.4064
The SAS System 01:53 Tuesday, June 5, 2001
3
------------------------------------------ periodo=1 -----------------------------------------
-
The GLM Procedure
Dependent Variable: IndCone10cm
Sum of
Source DF Squares Mean Square F Value Pr > F
Model 6 18.9047375 3.1507896 0.14 0.9879
Error 9 209.9076562 23.3230729
Corrected Total 15 228.8123937
92
R-Square Coeff Var Root MSE IndCone10cm Mean
0.082621 25.01549 4.829397 19.30563
Source DF Type III SS Mean Square F Value Pr > F
periodo 0 0.00000000 . . .
bloco 3 7.36521875 2.45507292 0.11 0.9549
MetPast 1 1.74900625 1.74900625 0.07 0.7904
IntPast 1 8.98500625 8.98500625 0.39 0.5502
MetPast*IntPast 1 0.80550625 0.80550625 0.03 0.8567
The SAS System 01:53 Tuesday, June 5, 2001
4
------------------------------------------ periodo=1 -----------------------------------------
-
The GLM Procedure
Dependent Variable: IndCone20cm
Sum of
Source DF Squares Mean Square F Value Pr > F
Model 6 25.15225000 4.19204167 0.54 0.7679
Error 9 70.10992500 7.78999167
Corrected Total 15 95.26217500
R-Square Coeff Var Root MSE IndCone20cm Mean
0.264032 14.42872 2.791056 19.34375
Source DF Type III SS Mean Square F Value Pr > F
periodo 0 0.00000000 . . .
bloco 3 2.83222500 0.94407500 0.12 0.9453
MetPast 1 1.36890000 1.36890000 0.18 0.6849
IntPast 1 16.72810000 16.72810000 2.15 0.1769
MetPast*IntPast 1 4.22302500 4.22302500 0.54 0.4803
The SAS System 01:53 Tuesday, June 5, 2001
5
------------------------------------------ periodo=1 -----------------------------------------
-
The GLM Procedure
Dependent Variable: Densidade0a25
Sum of
Source DF Squares Mean Square F Value Pr > F
Model 6 0.04393750 0.00732292 1.22 0.3795
Error 9 0.05415625 0.00601736
Corrected Total 15 0.09809375
R-Square Coeff Var Root MSE Densidade0a25 Mean
0.447913 5.347464 0.077572 1.450625
Source DF Type III SS Mean Square F Value Pr > F
periodo 0 0.00000000 . . .
bloco 3 0.00931875 0.00310625 0.52 0.6814
93
MetPast 1 0.01155625 0.01155625 1.92 0.1992
IntPast 1 0.02030625 0.02030625 3.37 0.0994
MetPast*IntPast 1 0.00275625 0.00275625 0.46 0.5156
The SAS System 01:53 Tuesday, June 5, 2001
6
------------------------------------------ periodo=1 -----------------------------------------
-
The GLM Procedure
Dependent Variable: Densidade25a50
Sum of
Source DF Squares Mean Square F Value Pr > F
Model 6 0.01820000 0.00303333 0.87 0.5534
Error 9 0.03150000 0.00350000
Corrected Total 15 0.04970000
R-Square Coeff Var Root MSE Densidade25a50 Mean
0.366197 3.750288 0.059161 1.577500
Source DF Type III SS Mean Square F Value Pr > F
periodo 0 0.00000000 . . .
bloco 3 0.00885000 0.00295000 0.84 0.5041
MetPast 1 0.00902500 0.00902500 2.58 0.1428
IntPast 1 0.00022500 0.00022500 0.06 0.8055
MetPast*IntPast 1 0.00010000 0.00010000 0.03 0.8695
The SAS System 01:53 Tuesday, June 5, 2001
7
------------------------------------------ periodo=1 -----------------------------------------
-
The GLM Procedure
Dependent Variable: Macrop0a25
Sum of
Source DF Squares Mean Square F Value Pr > F
Model 6 73.3981375 12.2330229 1.16 0.4058
Error 9 95.3103062 10.5900340
Corrected Total 15 168.7084438
R-Square Coeff Var Root MSE Macrop0a25 Mean
0.435059 26.18443 3.254233 12.42813
Source DF Type III SS Mean Square F Value Pr > F
periodo 0 0.00000000 . . .
bloco 3 60.11006875 20.03668958 1.89 0.2014
MetPast 1 2.98425625 2.98425625 0.28 0.6084
IntPast 1 9.19605625 9.19605625 0.87 0.3757
MetPast*IntPast 1 1.10775625 1.10775625 0.10 0.7538
The SAS System 01:53 Tuesday, June 5, 2001
8
------------------------------------------ periodo=1 -----------------------------------------
-
The GLM Procedure
94
Dependent Variable: Macrop25a50
Sum of
Source DF Squares Mean Square F Value Pr > F
Model 6 25.63235000 4.27205833 1.30 0.3454
Error 9 29.47822500 3.27535833
Corrected Total 15 55.11057500
R-Square Coeff Var Root MSE Macrop25a50 Mean
0.465108 18.66009 1.809795 9.698750
Source DF Type III SS Mean Square F Value Pr > F
periodo 0 0.00000000 . . .
bloco 3 18.95262500 6.31754167 1.93 0.1955
MetPast 1 0.07562500 0.07562500 0.02 0.8826
IntPast 1 5.52250000 5.52250000 1.69 0.2264
MetPast*IntPast 1 1.08160000 1.08160000 0.33 0.5796
The SAS System 01:53 Tuesday, June 5, 2001
9
------------------------------------------ periodo=1 -----------------------------------------
-
The GLM Procedure
Tukey's Studentized Range (HSD) Test for Infiltr
NOTE: This test controls the Type I experimentwise error rate, but it generally has a higher
Type II error rate than REGWQ.
Alpha 0.05
Error Degrees of Freedom 9
Error Mean Square 392.1736
Critical Value of Studentized Range 3.19906
Minimum Significant Difference 22.398
Means with the same letter are not significantly different.
Int
Tukey Grouping Mean N Past
A 52.375 8 a
A
A 43.750 8 b
The SAS System 01:53 Tuesday, June 5, 2001
10
------------------------------------------ periodo=1 -----------------------------------------
-
The GLM Procedure
Tukey's Studentized Range (HSD) Test for IndCone10cm
NOTE: This test controls the Type I experimentwise error rate, but it generally has a higher
Type II error rate than REGWQ.
Alpha 0.05
Error Degrees of Freedom 9
Error Mean Square 23.32307
Critical Value of Studentized Range 3.19906
Minimum Significant Difference 5.4622
95
Means with the same letter are not significantly different.
Int
Tukey Grouping Mean N Past
A 20.055 8 a
A
A 18.556 8 b
The SAS System 01:53 Tuesday, June 5, 2001
11
------------------------------------------ periodo=1 -----------------------------------------
-
The GLM Procedure
Tukey's Studentized Range (HSD) Test for IndCone20cm
NOTE: This test controls the Type I experimentwise error rate, but it generally has a higher
Type II error rate than REGWQ.
Alpha 0.05
Error Degrees of Freedom 9
Error Mean Square 7.789992
Critical Value of Studentized Range 3.19906
Minimum Significant Difference 3.1568
Means with the same letter are not significantly different.
Int
Tukey Grouping Mean N Past
A 20.366 8 a
A
A 18.321 8 b
The SAS System 01:53 Tuesday, June 5, 2001
12
------------------------------------------ periodo=1 -----------------------------------------
-
The GLM Procedure
Tukey's Studentized Range (HSD) Test for Densidade0a25
NOTE: This test controls the Type I experimentwise error rate, but it generally has a higher
Type II error rate than REGWQ.
Alpha 0.05
Error Degrees of Freedom 9
Error Mean Square 0.006017
Critical Value of Studentized Range 3.19906
Minimum Significant Difference 0.0877
Means with the same letter are not significantly different.
Int
Tukey Grouping Mean N Past
A 1.48625 8 a
A
A 1.41500 8 b
The SAS System 01:53 Tuesday, June 5, 2001
13
------------------------------------------ periodo=1 -----------------------------------------
96
-
The GLM Procedure
Tukey's Studentized Range (HSD) Test for Densidade25a50
NOTE: This test controls the Type I experimentwise error rate, but it generally has a higher
Type II error rate than REGWQ.
Alpha 0.05
Error Degrees of Freedom 9
Error Mean Square 0.0035
Critical Value of Studentized Range 3.19906
Minimum Significant Difference 0.0669
Means with the same letter are not significantly different.
Int
Tukey Grouping Mean N Past
A 1.58125 8 a
A
A 1.57375 8 b
The SAS System 01:53 Tuesday, June 5, 2001
14
------------------------------------------ periodo=1 -----------------------------------------
-
The GLM Procedure
Tukey's Studentized Range (HSD) Test for Macrop0a25
NOTE: This test controls the Type I experimentwise error rate, but it generally has a higher
Type II error rate than REGWQ.
Alpha 0.05
Error Degrees of Freedom 9
Error Mean Square 10.59003
Critical Value of Studentized Range 3.19906
Minimum Significant Difference 3.6807
Means with the same letter are not significantly different.
Int
Tukey Grouping Mean N Past
A 13.186 8 a
A
A 11.670 8 b
The SAS System 01:53 Tuesday, June 5, 2001
15
------------------------------------------ periodo=1 -----------------------------------------
-
The GLM Procedure
Tukey's Studentized Range (HSD) Test for Macrop25a50
NOTE: This test controls the Type I experimentwise error rate, but it generally has a higher
Type II error rate than REGWQ.
Alpha 0.05
Error Degrees of Freedom 9
Error Mean Square 3.275358
Critical Value of Studentized Range 3.19906
Minimum Significant Difference 2.0469
97
Means with the same letter are not significantly different.
Int
Tukey Grouping Mean N Past
A 10.2863 8 a
A
A 9.1113 8 b
The SAS System 01:53 Tuesday, June 5, 2001
16
------------------------------------------ periodo=1 -----------------------------------------
-
The GLM Procedure
Tukey's Studentized Range (HSD) Test for Infiltr
NOTE: This test controls the Type I experimentwise error rate, but it generally has a higher
Type II error rate than REGWQ.
Alpha 0.05
Error Degrees of Freedom 9
Error Mean Square 392.1736
Critical Value of Studentized Range 3.19906
Minimum Significant Difference 22.398
Means with the same letter are not significantly different.
Met
Tukey Grouping Mean N Past
A 52.000 8 r
A
A 44.125 8 c
The SAS System 01:53 Tuesday, June 5, 2001
17
------------------------------------------ periodo=1 -----------------------------------------
-
The GLM Procedure
Tukey's Studentized Range (HSD) Test for IndCone10cm
NOTE: This test controls the Type I experimentwise error rate, but it generally has a higher
Type II error rate than REGWQ.
Alpha 0.05
Error Degrees of Freedom 9
Error Mean Square 23.32307
Critical Value of Studentized Range 3.19906
Minimum Significant Difference 5.4622
Means with the same letter are not significantly different.
Met
Tukey Grouping Mean N Past
A 19.636 8 c
A
A 18.975 8 r
The SAS System 01:53 Tuesday, June 5, 2001
18
98
------------------------------------------ periodo=1 -----------------------------------------
-
The GLM Procedure
Tukey's Studentized Range (HSD) Test for IndCone20cm
NOTE: This test controls the Type I experimentwise error rate, but it generally has a higher
Type II error rate than REGWQ.
Alpha 0.05
Error Degrees of Freedom 9
Error Mean Square 7.789992
Critical Value of Studentized Range 3.19906
Minimum Significant Difference 3.1568
Means with the same letter are not significantly different.
Met
Tukey Grouping Mean N Past
A 19.636 8 c
A
A 19.051 8 r
The SAS System 01:53 Tuesday, June 5, 2001
19
------------------------------------------ periodo=1 -----------------------------------------
-
The GLM Procedure
Tukey's Studentized Range (HSD) Test for Densidade0a25
NOTE: This test controls the Type I experimentwise error rate, but it generally has a higher
Type II error rate than REGWQ.
Alpha 0.05
Error Degrees of Freedom 9
Error Mean Square 0.006017
Critical Value of Studentized Range 3.19906
Minimum Significant Difference 0.0877
Means with the same letter are not significantly different.
Met
Tukey Grouping Mean N Past
A 1.47750 8 r
A
A 1.42375 8 c
The SAS System 01:53 Tuesday, June 5, 2001
20
------------------------------------------ periodo=1 -----------------------------------------
-
The GLM Procedure
Tukey's Studentized Range (HSD) Test for Densidade25a50
NOTE: This test controls the Type I experimentwise error rate, but it generally has a higher
Type II error rate than REGWQ.
Alpha 0.05
Error Degrees of Freedom 9
Error Mean Square 0.0035
Critical Value of Studentized Range 3.19906
99
Minimum Significant Difference 0.0669
Means with the same letter are not significantly different.
Met
Tukey Grouping Mean N Past
A 1.60125 8 r
A
A 1.55375 8 c
The SAS System 01:53 Tuesday, June 5, 2001
21
------------------------------------------ periodo=1 -----------------------------------------
-
The GLM Procedure
Tukey's Studentized Range (HSD) Test for Macrop0a25
NOTE: This test controls the Type I experimentwise error rate, but it generally has a higher
Type II error rate than REGWQ.
Alpha 0.05
Error Degrees of Freedom 9
Error Mean Square 10.59003
Critical Value of Studentized Range 3.19906
Minimum Significant Difference 3.6807
Means with the same letter are not significantly different.
Met
Tukey Grouping Mean N Past
A 12.860 8 c
A
A 11.996 8 r
The SAS System 01:53 Tuesday, June 5, 2001
22
------------------------------------------ periodo=1 -----------------------------------------
-
The GLM Procedure
Tukey's Studentized Range (HSD) Test for Macrop25a50
NOTE: This test controls the Type I experimentwise error rate, but it generally has a higher
Type II error rate than REGWQ.
Alpha 0.05
Error Degrees of Freedom 9
Error Mean Square 3.275358
Critical Value of Studentized Range 3.19906
Minimum Significant Difference 2.0469
Means with the same letter are not significantly different.
Met
Tukey Grouping Mean N Past
A 9.7675 8 c
A
A 9.6300 8 r
The SAS System 01:53 Tuesday, June 5, 2001
23
100
------------------------------------------ periodo=2 -----------------------------------------
-
The GLM Procedure
Class Level Information
Class Levels Values
periodo 1 2
bloco 4 1 2 3 4
MetPast 2 c r
IntPast 2 a b
Number of observations 16
The SAS System 01:53 Tuesday, June 5, 2001
24
------------------------------------------ periodo=2 -----------------------------------------
-
The GLM Procedure
Dependent Variable: Infiltr
Sum of
Source DF Squares Mean Square F Value Pr > F
Model 6 6320.37500 1053.39583 2.20 0.1386
Error 9 4311.56250 479.06250
Corrected Total 15 10631.93750
R-Square Coeff Var Root MSE Infiltr Mean
0.594471 32.45597 21.88750 67.43750
Source DF Type III SS Mean Square F Value Pr > F
periodo 0 0.000000 . . .
bloco 3 2625.187500 875.062500 1.83 0.2125
MetPast 1 3630.062500 3630.062500 7.58 0.0224
IntPast 1 60.062500 60.062500 0.13 0.7314
MetPast*IntPast 1 5.062500 5.062500 0.01 0.9204
The SAS System 01:53 Tuesday, June 5, 2001
25
------------------------------------------ periodo=2 -----------------------------------------
-
The GLM Procedure
Dependent Variable: IndCone10cm
Sum of
Source DF Squares Mean Square F Value Pr > F
Model 6 36.71875000 6.11979167 5.67 0.0108
Error 9 9.72062500 1.08006944
Corrected Total 15 46.43937500
R-Square Coeff Var Root MSE IndCone10cm Mean
101
0.790681 5.992152 1.039264 17.34375
Source DF Type III SS Mean Square F Value Pr > F
periodo 0 0.00000000 . . .
bloco 3 23.33687500 7.77895833 7.20 0.0091
MetPast 1 0.95062500 0.95062500 0.88 0.3727
IntPast 1 12.42562500 12.42562500 11.50 0.0080
MetPast*IntPast 1 0.00562500 0.00562500 0.01 0.9440
The SAS System 01:53 Tuesday, June 5, 2001
26
------------------------------------------ periodo=2 -----------------------------------------
-
The GLM Procedure
Dependent Variable: IndCone20cm
Sum of
Source DF Squares Mean Square F Value Pr > F
Model 6 44.5100000 7.4183333 0.49 0.8015
Error 9 136.4300000 15.1588889
Corrected Total 15 180.9400000
R-Square Coeff Var Root MSE IndCone20cm Mean
0.245993 20.22567 3.893442 19.25000
Source DF Type III SS Mean Square F Value Pr > F
periodo 0 0.00000000 . . .
bloco 3 41.61500000 13.87166667 0.92 0.4716
MetPast 1 0.01000000 0.01000000 0.00 0.9801
IntPast 1 1.56250000 1.56250000 0.10 0.7555
MetPast*IntPast 1 1.32250000 1.32250000 0.09 0.7744
The SAS System 01:53 Tuesday, June 5, 2001
27
------------------------------------------ periodo=2 -----------------------------------------
-
The GLM Procedure
Dependent Variable: Densidade0a25
Sum of
Source DF Squares Mean Square F Value Pr > F
Model 6 0.00853750 0.00142292 0.23 0.9575
Error 9 0.05640625 0.00626736
Corrected Total 15 0.06494375
R-Square Coeff Var Root MSE Densidade0a25 Mean
0.131460 5.587414 0.079167 1.416875
Source DF Type III SS Mean Square F Value Pr > F
periodo 0 0.00000000 . . .
bloco 3 0.00396875 0.00132292 0.21 0.8862
MetPast 1 0.00005625 0.00005625 0.01 0.9266
IntPast 1 0.00225625 0.00225625 0.36 0.5633
MetPast*IntPast 1 0.00225625 0.00225625 0.36 0.5633
102
The SAS System 01:53 Tuesday, June 5, 2001
28
------------------------------------------ periodo=2 -----------------------------------------
-
The GLM Procedure
Dependent Variable: Densidade25a50
Sum of
Source DF Squares Mean Square F Value Pr > F
Model 6 0.01063750 0.00177292 0.89 0.5406
Error 9 0.01795625 0.00199514
Corrected Total 15 0.02859375
R-Square Coeff Var Root MSE Densidade25a50 Mean
0.372022 2.852981 0.044667 1.565625
Source DF Type III SS Mean Square F Value Pr > F
periodo 0 0.00000000 . . .
bloco 3 0.00216875 0.00072292 0.36 0.7819
MetPast 1 0.00390625 0.00390625 1.96 0.1952
IntPast 1 0.00275625 0.00275625 1.38 0.2700
MetPast*IntPast 1 0.00180625 0.00180625 0.91 0.3662
The SAS System 01:53 Tuesday, June 5, 2001
29
------------------------------------------ periodo=2 -----------------------------------------
-
The GLM Procedure
Dependent Variable: Macrop0a25
Sum of
Source DF Squares Mean Square F Value Pr > F
Model 6 17.79195000 2.96532500 0.66 0.6810
Error 9 40.14262500 4.46029167
Corrected Total 15 57.93457500
R-Square Coeff Var Root MSE Macrop0a25 Mean
0.307104 15.65995 2.111940 13.48625
Source DF Type III SS Mean Square F Value Pr > F
periodo 0 0.00000000 . . .
bloco 3 10.84442500 3.61480833 0.81 0.5194
MetPast 1 6.76000000 6.76000000 1.52 0.2495
IntPast 1 0.06502500 0.06502500 0.01 0.9065
MetPast*IntPast 1 0.12250000 0.12250000 0.03 0.8720
The SAS System 01:53 Tuesday, June 5, 2001
30
------------------------------------------ periodo=2 -----------------------------------------
-
The GLM Procedure
Dependent Variable: Macrop25a50
Sum of
103
Source DF Squares Mean Square F Value Pr > F
Model 6 2.67270000 0.44545000 0.27 0.9392
Error 9 15.04287500 1.67143056
Corrected Total 15 17.71557500
R-Square Coeff Var Root MSE Macrop25a50 Mean
0.150867 11.35189 1.292838 11.38875
Source DF Type III SS Mean Square F Value Pr > F
periodo 0 0.00000000 . . .
bloco 3 0.47862500 0.15954167 0.10 0.9606
MetPast 1 0.00022500 0.00022500 0.00 0.9910
IntPast 1 1.24322500 1.24322500 0.74 0.4108
MetPast*IntPast 1 0.95062500 0.95062500 0.57 0.4700
The SAS System 01:53 Tuesday, June 5, 2001
31
------------------------------------------ periodo=2 -----------------------------------------
-
The GLM Procedure
Tukey's Studentized Range (HSD) Test for Infiltr
NOTE: This test controls the Type I experimentwise error rate, but it generally has a higher
Type II error rate than REGWQ.
Alpha 0.05
Error Degrees of Freedom 9
Error Mean Square 479.0625
Critical Value of Studentized Range 3.19906
Minimum Significant Difference 24.756
Means with the same letter are not significantly different.
Int
Tukey Grouping Mean N Past
A 69.38 8 b
A
A 65.50 8 a
The SAS System 01:53 Tuesday, June 5, 2001
32
------------------------------------------ periodo=2 -----------------------------------------
-
The GLM Procedure
Tukey's Studentized Range (HSD) Test for IndCone10cm
NOTE: This test controls the Type I experimentwise error rate, but it generally has a higher
Type II error rate than REGWQ.
Alpha 0.05
Error Degrees of Freedom 9
Error Mean Square 1.080069
Critical Value of Studentized Range 3.19906
Minimum Significant Difference 1.1754
Means with the same letter are not significantly different.
104
Int
Tukey Grouping Mean N Past
A 18.2250 8 a
B 16.4625 8 b
The SAS System 01:53 Tuesday, June 5, 2001
33
------------------------------------------ periodo=2 -----------------------------------------
-
The GLM Procedure
Tukey's Studentized Range (HSD) Test for IndCone20cm
NOTE: This test controls the Type I experimentwise error rate, but it generally has a higher
Type II error rate than REGWQ.
Alpha 0.05
Error Degrees of Freedom 9
Error Mean Square 15.15889
Critical Value of Studentized Range 3.19906
Minimum Significant Difference 4.4036
Means with the same letter are not significantly different.
Int
Tukey Grouping Mean N Past
A 19.563 8 b
A
A 18.938 8 a
The SAS System 01:53 Tuesday, June 5, 2001
34
------------------------------------------ periodo=2 -----------------------------------------
-
The GLM Procedure
Tukey's Studentized Range (HSD) Test for Densidade0a25
NOTE: This test controls the Type I experimentwise error rate, but it generally has a higher
Type II error rate than REGWQ.
Alpha 0.05
Error Degrees of Freedom 9
Error Mean Square 0.006267
Critical Value of Studentized Range 3.19906
Minimum Significant Difference 0.0895
Means with the same letter are not significantly different.
Int
Tukey Grouping Mean N Past
A 1.42875 8 a
A
A 1.40500 8 b
The SAS System 01:53 Tuesday, June 5, 2001
35
------------------------------------------ periodo=2 -----------------------------------------
-
The GLM Procedure
105
Tukey's Studentized Range (HSD) Test for Densidade25a50
NOTE: This test controls the Type I experimentwise error rate, but it generally has a higher
Type II error rate than REGWQ.
Alpha 0.05
Error Degrees of Freedom 9
Error Mean Square 0.001995
Critical Value of Studentized Range 3.19906
Minimum Significant Difference 0.0505
Means with the same letter are not significantly different.
Int
Tukey Grouping Mean N Past
A 1.57875 8 b
A
A 1.55250 8 a
The SAS System 01:53 Tuesday, June 5, 2001
36
------------------------------------------ periodo=2 -----------------------------------------
-
The GLM Procedure
Tukey's Studentized Range (HSD) Test for Macrop0a25
NOTE: This test controls the Type I experimentwise error rate, but it generally has a higher
Type II error rate than REGWQ.
Alpha 0.05
Error Degrees of Freedom 9
Error Mean Square 4.460292
Critical Value of Studentized Range 3.19906
Minimum Significant Difference 2.3887
Means with the same letter are not significantly different.
Int
Tukey Grouping Mean N Past
A 13.550 8 a
A
A 13.423 8 b
The SAS System 01:53 Tuesday, June 5, 2001
37
------------------------------------------ periodo=2 -----------------------------------------
-
The GLM Procedure
Tukey's Studentized Range (HSD) Test for Macrop25a50
NOTE: This test controls the Type I experimentwise error rate, but it generally has a higher
Type II error rate than REGWQ.
Alpha 0.05
Error Degrees of Freedom 9
Error Mean Square 1.671431
Critical Value of Studentized Range 3.19906
Minimum Significant Difference 1.4622
Means with the same letter are not significantly different.
106
Int
Tukey Grouping Mean N Past
A 11.6675 8 a
A
A 11.1100 8 b
The SAS System 01:53 Tuesday, June 5, 2001
38
------------------------------------------ periodo=2 -----------------------------------------
-
The GLM Procedure
Tukey's Studentized Range (HSD) Test for Infiltr
NOTE: This test controls the Type I experimentwise error rate, but it generally has a higher
Type II error rate than REGWQ.
Alpha 0.05
Error Degrees of Freedom 9
Error Mean Square 479.0625
Critical Value of Studentized Range 3.19906
Minimum Significant Difference 24.756
Means with the same letter are not significantly different.
Met
Tukey Grouping Mean N Past
A 82.50 8 r
B 52.38 8 c
The SAS System 01:53 Tuesday, June 5, 2001
39
------------------------------------------ periodo=2 -----------------------------------------
-
The GLM Procedure
Tukey's Studentized Range (HSD) Test for IndCone10cm
NOTE: This test controls the Type I experimentwise error rate, but it generally has a higher
Type II error rate than REGWQ.
Alpha 0.05
Error Degrees of Freedom 9
Error Mean Square 1.080069
Critical Value of Studentized Range 3.19906
Minimum Significant Difference 1.1754
Means with the same letter are not significantly different.
Met
Tukey Grouping Mean N Past
A 17.5875 8 c
A
A 17.1000 8 r
The SAS System 01:53 Tuesday, June 5, 2001
40
------------------------------------------ periodo=2 -----------------------------------------
-
The GLM Procedure
107
Tukey's Studentized Range (HSD) Test for IndCone20cm
NOTE: This test controls the Type I experimentwise error rate, but it generally has a higher
Type II error rate than REGWQ.
Alpha 0.05
Error Degrees of Freedom 9
Error Mean Square 15.15889
Critical Value of Studentized Range 3.19906
Minimum Significant Difference 4.4036
Means with the same letter are not significantly different.
Met
Tukey Grouping Mean N Past
A 19.275 8 r
A
A 19.225 8 c
The SAS System 01:53 Tuesday, June 5, 2001
41
------------------------------------------ periodo=2 -----------------------------------------
-
The GLM Procedure
Tukey's Studentized Range (HSD) Test for Densidade0a25
NOTE: This test controls the Type I experimentwise error rate, but it generally has a higher
Type II error rate than REGWQ.
Alpha 0.05
Error Degrees of Freedom 9
Error Mean Square 0.006267
Critical Value of Studentized Range 3.19906
Minimum Significant Difference 0.0895
Means with the same letter are not significantly different.
Met
Tukey Grouping Mean N Past
A 1.41875 8 c
A
A 1.41500 8 r
The SAS System 01:53 Tuesday, June 5, 2001
42
------------------------------------------ periodo=2 -----------------------------------------
-
The GLM Procedure
Tukey's Studentized Range (HSD) Test for Densidade25a50
NOTE: This test controls the Type I experimentwise error rate, but it generally has a higher
Type II error rate than REGWQ.
Alpha 0.05
Error Degrees of Freedom 9
Error Mean Square 0.001995
Critical Value of Studentized Range 3.19906
Minimum Significant Difference 0.0505
Means with the same letter are not significantly different.
108
Met
Tukey Grouping Mean N Past
A 1.58125 8 r
A
A 1.55000 8 c
The SAS System 01:53 Tuesday, June 5, 2001
43
------------------------------------------ periodo=2 -----------------------------------------
-
The GLM Procedure
Tukey's Studentized Range (HSD) Test for Macrop0a25
NOTE: This test controls the Type I experimentwise error rate, but it generally has a higher
Type II error rate than REGWQ.
Alpha 0.05
Error Degrees of Freedom 9
Error Mean Square 4.460292
Critical Value of Studentized Range 3.19906
Minimum Significant Difference 2.3887
Means with the same letter are not significantly different.
Met
Tukey Grouping Mean N Past
A 14.136 8 r
A
A 12.836 8 c
The SAS System 01:53 Tuesday, June 5, 2001
44
------------------------------------------ periodo=2 -----------------------------------------
-
The GLM Procedure
Tukey's Studentized Range (HSD) Test for Macrop25a50
NOTE: This test controls the Type I experimentwise error rate, but it generally has a higher
Type II error rate than REGWQ.
Alpha 0.05
Error Degrees of Freedom 9
Error Mean Square 1.671431
Critical Value of Studentized Range 3.19906
Minimum Significant Difference 1.4622
Means with the same letter are not significantly different.
Met
Tukey Grouping Mean N Past
A 11.3925 8 c
A
A 11.3850 8 r
The SAS System 01:53 Tuesday, June 5, 2001
45
------------------------------------------ periodo=3 -----------------------------------------
-
109
The GLM Procedure
Class Level Information
Class Levels Values
periodo 1 3
bloco 4 1 2 3 4
MetPast 2 c r
IntPast 2 a b
Number of observations 16
Dependent Variables
With Equivalent
Missing Value
Patterns
Pattern Obs
1 12
2 16
Dependent Variables With Equivalent Missing Value Patterns
Pattern Dependent Variables
1 Infiltr
2 IndCone10cm IndCone20cm Densidade0a25 Densidade25a50 Macrop0a25 Macrop25a50
NOTE: Variables in each group are consistent with respect to the presence or absence of
missing values.
The SAS System 01:53 Tuesday, June 5, 2001
46
------------------------------------------ periodo=3 -----------------------------------------
-
The GLM Procedure
Dependent Variable: Infiltr
Sum of
Source DF Squares Mean Square F Value Pr > F
Model 6 5037.390351 839.565058 1.83 0.2619
Error 5 2293.276316 458.655263
Corrected Total 11 7330.666667
R-Square Coeff Var Root MSE Infiltr Mean
0.687167 21.27441 21.41624 100.6667
Source DF Type III SS Mean Square F Value Pr > F
periodo 0 0.000000 . . .
bloco 3 287.390351 95.796784 0.21 0.8862
MetPast 1 120.009398 120.009398 0.26 0.6308
IntPast 1 3457.894855 3457.894855 7.54 0.0405
MetPast*IntPast 1 254.454777 254.454777 0.55 0.4899
The SAS System 01:53 Tuesday, June 5, 2001
47
------------------------------------------ periodo=3 -----------------------------------------
110
-
The GLM Procedure
Tukey's Studentized Range (HSD) Test for Infiltr
NOTE: This test controls the Type I experimentwise error rate, but it generally has a higher
Type II error rate than REGWQ.
Alpha 0.05
Error Degrees of Freedom 5
Error Mean Square 458.6553
Critical Value of Studentized Range 3.63535
Minimum Significant Difference 32.235
Harmonic Mean of Cell Sizes 5.833333
NOTE: Cell sizes are not equal.
Means with the same letter are not significantly different.
Int
Tukey Grouping Mean N Past
A 122.80 5 b
B 84.86 7 a
The SAS System 01:53 Tuesday, June 5, 2001
48
------------------------------------------ periodo=3 -----------------------------------------
-
The GLM Procedure
Tukey's Studentized Range (HSD) Test for Infiltr
NOTE: This test controls the Type I experimentwise error rate, but it generally has a higher
Type II error rate than REGWQ.
Alpha 0.05
Error Degrees of Freedom 5
Error Mean Square 458.6553
Critical Value of Studentized Range 3.63535
Minimum Significant Difference 32.235
Harmonic Mean of Cell Sizes 5.833333
NOTE: Cell sizes are not equal.
Means with the same letter are not significantly different.
Met
Tukey Grouping Mean N Past
A 103.20 5 c
A
A 98.86 7 r
The SAS System 01:53 Tuesday, June 5, 2001
49
------------------------------------------ periodo=3 -----------------------------------------
-
The GLM Procedure
Dependent Variable: IndCone10cm
Sum of
Source DF Squares Mean Square F Value Pr > F
111
Model 6 12.88763750 2.14793958 0.55 0.7618
Error 9 35.34690625 3.92743403
Corrected Total 15 48.23454375
R-Square Coeff Var Root MSE IndCone10cm Mean
0.267187 10.70832 1.981775 18.50688
Source DF Type III SS Mean Square F Value Pr > F
periodo 0 0.00000000 . . .
bloco 3 6.86061875 2.28687292 0.58 0.6414
MetPast 1 5.58140625 5.58140625 1.42 0.2637
IntPast 1 0.35105625 0.35105625 0.09 0.7717
MetPast*IntPast 1 0.09455625 0.09455625 0.02 0.8801
The SAS System 01:53 Tuesday, June 5, 2001
50
------------------------------------------ periodo=3 -----------------------------------------
-
The GLM Procedure
Dependent Variable: IndCone20cm
Sum of
Source DF Squares Mean Square F Value Pr > F
Model 6 10.40883750 1.73480625 0.44 0.8317
Error 9 35.08950625 3.89883403
Corrected Total 15 45.49834375
R-Square Coeff Var Root MSE IndCone20cm Mean
0.228774 9.710984 1.974547 20.33313
Source DF Type III SS Mean Square F Value Pr > F
periodo 0 0.00000000 . . .
bloco 3 9.17631875 3.05877292 0.78 0.5320
MetPast 1 0.77880625 0.77880625 0.20 0.6655
IntPast 1 0.04730625 0.04730625 0.01 0.9147
MetPast*IntPast 1 0.40640625 0.40640625 0.10 0.7542
The SAS System 01:53 Tuesday, June 5, 2001
51
------------------------------------------ periodo=3 -----------------------------------------
-
The GLM Procedure
Dependent Variable: Densidade0a25
Sum of
Source DF Squares Mean Square F Value Pr > F
Model 6 0.03573750 0.00595625 0.64 0.6962
Error 9 0.08345625 0.00927292
Corrected Total 15 0.11919375
R-Square Coeff Var Root MSE Densidade0a25 Mean
0.299827 6.802365 0.096296 1.415625
112
Source DF Type III SS Mean Square F Value Pr > F
periodo 0 0.00000000 . . .
bloco 3 0.01526875 0.00508958 0.55 0.6614
MetPast 1 0.00015625 0.00015625 0.02 0.8996
IntPast 1 0.01755625 0.01755625 1.89 0.2021
MetPast*IntPast 1 0.00275625 0.00275625 0.30 0.5989
The SAS System 01:53 Tuesday, June 5, 2001
52
------------------------------------------ periodo=3 -----------------------------------------
-
The GLM Procedure
Dependent Variable: Densidade25a50
Sum of
Source DF Squares Mean Square F Value Pr > F
Model 6 0.01908750 0.00318125 0.89 0.5396
Error 9 0.03215625 0.00357292
Corrected Total 15 0.05124375
R-Square Coeff Var Root MSE Densidade25a50 Mean
0.372484 3.802712 0.059774 1.571875
Source DF Type III SS Mean Square F Value Pr > F
periodo 0 0.00000000 . . .
bloco 3 0.01486875 0.00495625 1.39 0.3085
MetPast 1 0.00015625 0.00015625 0.04 0.8390
IntPast 1 0.00075625 0.00075625 0.21 0.6564
MetPast*IntPast 1 0.00330625 0.00330625 0.93 0.3612
The SAS System 01:53 Tuesday, June 5, 2001
53
------------------------------------------ periodo=3 -----------------------------------------
-
The GLM Procedure
Dependent Variable: Macrop0a25
Sum of
Source DF Squares Mean Square F Value Pr > F
Model 6 27.6386000 4.6064333 0.32 0.9080
Error 9 127.7587000 14.1954111
Corrected Total 15 155.3973000
R-Square Coeff Var Root MSE Macrop0a25 Mean
0.177858 35.60293 3.767680 10.58250
Source DF Type III SS Mean Square F Value Pr > F
periodo 0 0.00000000 . . .
bloco 3 9.44345000 3.14781667 0.22 0.8789
MetPast 1 3.78302500 3.78302500 0.27 0.6181
IntPast 1 0.64802500 0.64802500 0.05 0.8356
MetPast*IntPast 1 13.76410000 13.76410000 0.97 0.3505
The SAS System 01:53 Tuesday, June 5, 2001
54
113
------------------------------------------ periodo=3 -----------------------------------------
-
The GLM Procedure
Dependent Variable: Macrop25a50
Sum of
Source DF Squares Mean Square F Value Pr > F
Model 6 37.4782000 6.2463667 0.41 0.8571
Error 9 138.2327750 15.3591972
Corrected Total 15 175.7109750
R-Square Coeff Var Root MSE Macrop25a50 Mean
0.213295 48.81309 3.919081 8.028750
Source DF Type III SS Mean Square F Value Pr > F
periodo 0 0.00000000 . . .
bloco 3 19.27067500 6.42355833 0.42 0.7443
MetPast 1 5.31302500 5.31302500 0.35 0.5709
IntPast 1 11.35690000 11.35690000 0.74 0.4122
MetPast*IntPast 1 1.53760000 1.53760000 0.10 0.7589
The SAS System 01:53 Tuesday, June 5, 2001
55
------------------------------------------ periodo=3 -----------------------------------------
-
The GLM Procedure
Tukey's Studentized Range (HSD) Test for IndCone10cm
NOTE: This test controls the Type I experimentwise error rate, but it generally has a higher
Type II error rate than REGWQ.
Alpha 0.05
Error Degrees of Freedom 9
Error Mean Square 3.927434
Critical Value of Studentized Range 3.19906
Minimum Significant Difference 2.2415
Means with the same letter are not significantly different.
Int
Tukey Grouping Mean N Past
A 18.6550 8 b
A
A 18.3588 8 a
The SAS System 01:53 Tuesday, June 5, 2001
56
------------------------------------------ periodo=3 -----------------------------------------
-
The GLM Procedure
Tukey's Studentized Range (HSD) Test for IndCone20cm
NOTE: This test controls the Type I experimentwise error rate, but it generally has a higher
Type II error rate than REGWQ.
Alpha 0.05
114
Error Degrees of Freedom 9
Error Mean Square 3.898834
Critical Value of Studentized Range 3.19906
Minimum Significant Difference 2.2333
Means with the same letter are not significantly different.
Int
Tukey Grouping Mean N Past
A 20.3875 8 a
A
A 20.2788 8 b
The SAS System 01:53 Tuesday, June 5, 2001
57
------------------------------------------ periodo=3 -----------------------------------------
-
The GLM Procedure
Tukey's Studentized Range (HSD) Test for Densidade0a25
NOTE: This test controls the Type I experimentwise error rate, but it generally has a higher
Type II error rate than REGWQ.
Alpha 0.05
Error Degrees of Freedom 9
Error Mean Square 0.009273
Critical Value of Studentized Range 3.19906
Minimum Significant Difference 0.1089
Means with the same letter are not significantly different.
Int
Tukey Grouping Mean N Past
A 1.44875 8 b
A
A 1.38250 8 a
The SAS System 01:53 Tuesday, June 5, 2001
58
------------------------------------------ periodo=3 -----------------------------------------
-
The GLM Procedure
Tukey's Studentized Range (HSD) Test for Densidade25a50
NOTE: This test controls the Type I experimentwise error rate, but it generally has a higher
Type II error rate than REGWQ.
Alpha 0.05
Error Degrees of Freedom 9
Error Mean Square 0.003573
Critical Value of Studentized Range 3.19906
Minimum Significant Difference 0.0676
Means with the same letter are not significantly different.
Int
Tukey Grouping Mean N Past
A 1.57875 8 a
A
A 1.56500 8 b
115
The SAS System 01:53 Tuesday, June 5, 2001
59
------------------------------------------ periodo=3 -----------------------------------------
-
The GLM Procedure
Tukey's Studentized Range (HSD) Test for Macrop0a25
NOTE: This test controls the Type I experimentwise error rate, but it generally has a higher
Type II error rate than REGWQ.
Alpha 0.05
Error Degrees of Freedom 9
Error Mean Square 14.19541
Critical Value of Studentized Range 3.19906
Minimum Significant Difference 4.2614
Means with the same letter are not significantly different.
Int
Tukey Grouping Mean N Past
A 10.784 8 a
A
A 10.381 8 b
The SAS System 01:53 Tuesday, June 5, 2001
60
------------------------------------------ periodo=3 -----------------------------------------
-
The GLM Procedure
Tukey's Studentized Range (HSD) Test for Macrop25a50
NOTE: This test controls the Type I experimentwise error rate, but it generally has a higher
Type II error rate than REGWQ.
Alpha 0.05
Error Degrees of Freedom 9
Error Mean Square 15.3592
Critical Value of Studentized Range 3.19906
Minimum Significant Difference 4.4326
Means with the same letter are not significantly different.
Int
Tukey Grouping Mean N Past
A 8.871 8 b
A
A 7.186 8 a
The SAS System 01:53 Tuesday, June 5, 2001
61
------------------------------------------ periodo=3 -----------------------------------------
-
The GLM Procedure
Tukey's Studentized Range (HSD) Test for IndCone10cm
NOTE: This test controls the Type I experimentwise error rate, but it generally has a higher
Type II error rate than REGWQ.
116
Alpha 0.05
Error Degrees of Freedom 9
Error Mean Square 3.927434
Critical Value of Studentized Range 3.19906
Minimum Significant Difference 2.2415
Means with the same letter are not significantly different.
Met
Tukey Grouping Mean N Past
A 19.0975 8 c
A
A 17.9163 8 r
The SAS System 01:53 Tuesday, June 5, 2001
62
------------------------------------------ periodo=3 -----------------------------------------
-
The GLM Procedure
Tukey's Studentized Range (HSD) Test for IndCone20cm
NOTE: This test controls the Type I experimentwise error rate, but it generally has a higher
Type II error rate than REGWQ.
Alpha 0.05
Error Degrees of Freedom 9
Error Mean Square 3.898834
Critical Value of Studentized Range 3.19906
Minimum Significant Difference 2.2333
Means with the same letter are not significantly different.
Met
Tukey Grouping Mean N Past
A 20.5538 8 r
A
A 20.1125 8 c
The SAS System 01:53 Tuesday, June 5, 2001
63
------------------------------------------ periodo=3 -----------------------------------------
-
The GLM Procedure
Tukey's Studentized Range (HSD) Test for Densidade0a25
NOTE: This test controls the Type I experimentwise error rate, but it generally has a higher
Type II error rate than REGWQ.
Alpha 0.05
Error Degrees of Freedom 9
Error Mean Square 0.009273
Critical Value of Studentized Range 3.19906
Minimum Significant Difference 0.1089
Means with the same letter are not significantly different.
Met
Tukey Grouping Mean N Past
A 1.41875 8 c
A
117
A 1.41250 8 r
The SAS System 01:53 Tuesday, June 5, 2001
64
------------------------------------------ periodo=3 -----------------------------------------
-
The GLM Procedure
Tukey's Studentized Range (HSD) Test for Densidade25a50
NOTE: This test controls the Type I experimentwise error rate, but it generally has a higher
Type II error rate than REGWQ.
Alpha 0.05
Error Degrees of Freedom 9
Error Mean Square 0.003573
Critical Value of Studentized Range 3.19906
Minimum Significant Difference 0.0676
Means with the same letter are not significantly different.
Met
Tukey Grouping Mean N Past
A 1.57500 8 r
A
A 1.56875 8 c
The SAS System 01:53 Tuesday, June 5, 2001
65
------------------------------------------ periodo=3 -----------------------------------------
-
The GLM Procedure
Tukey's Studentized Range (HSD) Test for Macrop0a25
NOTE: This test controls the Type I experimentwise error rate, but it generally has a higher
Type II error rate than REGWQ.
Alpha 0.05
Error Degrees of Freedom 9
Error Mean Square 14.19541
Critical Value of Studentized Range 3.19906
Minimum Significant Difference 4.2614
Means with the same letter are not significantly different.
Met
Tukey Grouping Mean N Past
A 11.069 8 r
A
A 10.096 8 c
The SAS System 01:53 Tuesday, June 5, 2001
66
------------------------------------------ periodo=3 -----------------------------------------
-
The GLM Procedure
Tukey's Studentized Range (HSD) Test for Macrop25a50
NOTE: This test controls the Type I experimentwise error rate, but it generally has a higher
Type II error rate than REGWQ.
118
Alpha 0.05
Error Degrees of Freedom 9
Error Mean Square 15.3592
Critical Value of Studentized Range 3.19906
Minimum Significant Difference 4.4326
Means with the same letter are not significantly different.
Met
Tukey Grouping Mean N Past
A 8.605 8 c
A
A 7.453 8 r
The SAS System 06:57 Tuesday, June 5, 2001 343
The GLM Procedure
Class Level Information
Class Levels Values
periodo 3 1 2 3
bloco 4 1 2 3 4
MetPast 2 c r
IntPast 2 a b
Number of observations 48
Dependent Variables
With Equivalent
Missing Value
Patterns
Pattern Obs
1 44
2 48
Dependent Variables With Equivalent Missing Value Patterns
Pattern Dependent Variables
1 Infiltr
2 IndCone10cm IndCone20cm Densidade0a25 Densidade25a50 Macrop0a25 Macrop25a50
NOTE: Variables in each group are consistent with respect to the presence or absence of
missing values.
The SAS System 06:57 Tuesday, June 5, 2001
344
The GLM Procedure
Dependent Variable: Infiltr
Sum of
Source DF Squares Mean Square F Value Pr > F
Model 8 26151.84087 3268.98011 5.95 <.0001
Error 35 19223.06822 549.23052
Corrected Total 43 45374.90909
119
R-Square Coeff Var Root MSE Infiltr Mean
0.576350 33.74245 23.43567 69.45455
Source DF Type III SS Mean Square F Value Pr > F
periodo 2 18845.33912 9422.66956 17.16 <.0001
bloco 3 3645.73374 1215.24458 2.21 0.1040
MetPast 1 1803.91307 1803.91307 3.28 0.0785
IntPast 1 817.53526 817.53526 1.49 0.2306
MetPast*IntPast 1 792.05199 792.05199 1.44 0.2379
The SAS System 06:57 Tuesday, June 5, 2001
345
The GLM Procedure
Tukey's Studentized Range (HSD) Test for Infiltr
NOTE: This test controls the Type I experimentwise error rate.
Alpha 0.05
Error Degrees of Freedom 35
Error Mean Square 549.2305
Critical Value of Studentized Range 3.46097
Comparisons significant at the 0.05 level are indicated by ***.
Difference
periodo Between Simultaneous 95%
Comparison Means Confidence Limits
3 - 2 33.229 11.327 55.131 ***
3 - 1 52.604 30.702 74.506 ***
2 - 3 -33.229 -55.131 -11.327 ***
2 - 1 19.375 -0.903 39.653
1 - 3 -52.604 -74.506 -30.702 ***
1 - 2 -19.375 -39.653 0.903
The SAS System 06:57 Tuesday, June 5, 2001
346
The GLM Procedure
Dependent Variable: IndCone10cm
Sum of
Source DF Squares Mean Square F Value Pr > F
Model 8 59.5618125 7.4452266 0.98 0.4630
Error 39 295.0701792 7.5659020
Corrected Total 47 354.6319917
R-Square Coeff Var Root MSE IndCone10cm Mean
0.167954 14.96087 2.750618 18.38542
Source DF Type III SS Mean Square F Value Pr > F
periodo 2 31.14567917 15.57283958 2.06 0.1413
bloco 3 9.36755833 3.12251944 0.41 0.7448
MetPast 1 7.23853333 7.23853333 0.96 0.3340
IntPast 1 11.72163333 11.72163333 1.55 0.2207
MetPast*IntPast 1 0.08840833 0.08840833 0.01 0.9145
The SAS System 06:57 Tuesday, June 5, 2001
347
The GLM Procedure
120
Dependent Variable: IndCone20cm
Sum of
Source DF Squares Mean Square F Value Pr > F
Model 8 36.9016250 4.6127031 0.61 0.7662
Error 39 296.3232229 7.5980314
Corrected Total 47 333.2248479
R-Square Coeff Var Root MSE IndCone20cm Mean
0.110741 14.03325 2.756453 19.64229
Source DF Type III SS Mean Square F Value Pr > F
periodo 2 11.52432917 5.76216458 0.76 0.4752
bloco 3 20.05212292 6.68404097 0.88 0.4600
MetPast 1 0.01171875 0.01171875 0.00 0.9689
IntPast 1 3.11610208 3.11610208 0.41 0.5257
MetPast*IntPast 1 2.19735208 2.19735208 0.29 0.5938
The SAS System 06:57 Tuesday, June 5, 2001
348
The GLM Procedure
Dependent Variable: Densidade0a25
Sum of
Source DF Squares Mean Square F Value Pr > F
Model 8 0.01832917 0.00229115 0.32 0.9522
Error 39 0.27651875 0.00709022
Corrected Total 47 0.29484792
R-Square Coeff Var Root MSE Densidade0a25 Mean
0.062165 5.897806 0.084203 1.427708
Source DF Type III SS Mean Square F Value Pr > F
periodo 2 0.01261667 0.00630833 0.89 0.4189
bloco 3 0.00130625 0.00043542 0.06 0.9798
MetPast 1 0.00255208 0.00255208 0.36 0.5520
IntPast 1 0.00110208 0.00110208 0.16 0.6955
MetPast*IntPast 1 0.00075208 0.00075208 0.11 0.7464
The SAS System 06:57 Tuesday, June 5, 2001
349
The GLM Procedure
Dependent Variable: Densidade25a50
Sum of
Source DF Squares Mean Square F Value Pr > F
Model 8 0.01409583 0.00176198 0.59 0.7804
Error 39 0.11657083 0.00298900
Corrected Total 47 0.13066667
R-Square Coeff Var Root MSE Densidade25a50 Mean
0.107876 3.478582 0.054672 1.571667
121
Source DF Type III SS Mean Square F Value Pr > F
periodo 2 0.00112917 0.00056458 0.19 0.8286
bloco 3 0.00060000 0.00020000 0.07 0.9771
MetPast 1 0.00963333 0.00963333 3.22 0.0804
IntPast 1 0.00003333 0.00003333 0.01 0.9164
MetPast*IntPast 1 0.00270000 0.00270000 0.90 0.3477
The SAS System 06:57 Tuesday, June 5, 2001
350
The GLM Procedure
Dependent Variable: Macrop0a25
Sum of
Source DF Squares Mean Square F Value Pr > F
Model 8 110.2310250 13.7788781 1.58 0.1637
Error 39 340.9171563 8.7414655
Corrected Total 47 451.1481813
R-Square Coeff Var Root MSE Macrop0a25 Mean
0.244334 24.30288 2.956597 12.16563
Source DF Type III SS Mean Square F Value Pr > F
periodo 2 69.10786250 34.55393125 3.95 0.0273
bloco 3 29.87918958 9.95972986 1.14 0.3452
MetPast 1 2.64610208 2.64610208 0.30 0.5853
IntPast 1 5.58285208 5.58285208 0.64 0.4290
MetPast*IntPast 1 3.01501875 3.01501875 0.34 0.5604
The SAS System 06:57 Tuesday, June 5, 2001
351
The GLM Procedure
Dependent Variable: Macrop25a50
Sum of
Source DF Squares Mean Square F Value Pr > F
Model 8 94.9424333 11.8678042 1.90 0.0882
Error 39 243.9125583 6.2541682
Corrected Total 47 338.8549917
R-Square Coeff Var Root MSE Macrop25a50 Mean
0.280186 25.76740 2.500833 9.705417
Source DF Type III SS Mean Square F Value Pr > F
periodo 2 90.31786667 45.15893333 7.22 0.0021
bloco 3 2.17667500 0.72555833 0.12 0.9502
MetPast 1 2.24467500 2.24467500 0.36 0.5526
IntPast 1 0.00300833 0.00300833 0.00 0.9826
MetPast*IntPast 1 0.20020833 0.20020833 0.03 0.8589
The SAS System 06:57 Tuesday, June 5, 2001
352
The GLM Procedure
Tukey's Studentized Range (HSD) Test for IndCone10cm
NOTE: This test controls the Type I experimentwise error rate, but it generally has a higher
122
Type II error rate than REGWQ.
Alpha 0.05
Error Degrees of Freedom 39
Error Mean Square 7.565902
Critical Value of Studentized Range 3.44546
Minimum Significant Difference 2.3693
Means with the same letter are not significantly different.
Tukey Grouping Mean N periodo
A 19.3056 16 1
A
A 18.5069 16 3
A
A 17.3438 16 2
The SAS System 06:57 Tuesday, June 5, 2001
353
The GLM Procedure
Tukey's Studentized Range (HSD) Test for IndCone20cm
NOTE: This test controls the Type I experimentwise error rate, but it generally has a higher
Type II error rate than REGWQ.
Alpha 0.05
Error Degrees of Freedom 39
Error Mean Square 7.598031
Critical Value of Studentized Range 3.44546
Minimum Significant Difference 2.3743
Means with the same letter are not significantly different.
Tukey Grouping Mean N periodo
A 20.3331 16 3
A
A 19.3438 16 1
A
A 19.2500 16 2
The SAS System 06:57 Tuesday, June 5, 2001
354
The GLM Procedure
Tukey's Studentized Range (HSD) Test for Densidade0a25
NOTE: This test controls the Type I experimentwise error rate, but it generally has a higher
Type II error rate than REGWQ.
Alpha 0.05
Error Degrees of Freedom 39
Error Mean Square 0.00709
Critical Value of Studentized Range 3.44546
Minimum Significant Difference 0.0725
Means with the same letter are not significantly different.
Tukey Grouping Mean N periodo
A 1.45063 16 1
A
A 1.41687 16 2
A
123
A 1.41563 16 3
The SAS System 06:57 Tuesday, June 5, 2001
355
The GLM Procedure
Tukey's Studentized Range (HSD) Test for Densidade25a50
NOTE: This test controls the Type I experimentwise error rate, but it generally has a higher
Type II error rate than REGWQ.
Alpha 0.05
Error Degrees of Freedom 39
Error Mean Square 0.002989
Critical Value of Studentized Range 3.44546
Minimum Significant Difference 0.0471
Means with the same letter are not significantly different.
Tukey Grouping Mean N periodo
A 1.57750 16 1
A
A 1.57188 16 3
A
A 1.56563 16 2
The SAS System 06:57 Tuesday, June 5, 2001
356
The GLM Procedure
Tukey's Studentized Range (HSD) Test for Macrop0a25
NOTE: This test controls the Type I experimentwise error rate, but it generally has a higher
Type II error rate than REGWQ.
Alpha 0.05
Error Degrees of Freedom 39
Error Mean Square 8.741466
Critical Value of Studentized Range 3.44546
Minimum Significant Difference 2.5467
Means with the same letter are not significantly different.
Tukey Grouping Mean N periodo
A 13.486 16 2
A
B A 12.428 16 1
B
B 10.583 16 3
The SAS System 06:57 Tuesday, June 5, 2001
357
The GLM Procedure
Tukey's Studentized Range (HSD) Test for Macrop25a50
NOTE: This test controls the Type I experimentwise error rate, but it generally has a higher
Type II error rate than REGWQ.
Alpha 0.05
Error Degrees of Freedom 39
Error Mean Square 6.254168
Critical Value of Studentized Range 3.44546
Minimum Significant Difference 2.1541
124
Means with the same letter are not significantly different.
Tukey Grouping Mean N periodo
A 11.3888 16 2
A
B A 9.6988 16 1
B
B 8.0288 16 3
17:14 Monday, June 4, 2001
1
The GLM Procedure
Class Level Information
Class Levels Values
bloco 4 1 2 3 4
MetPast 2 c r
IntPast 2 a b
Number of observations 16
17:14 Monday, June 4, 2001
2
The GLM Procedure
Dependent Variable: MS 0a25
Sum of
Source DF Squares Mean Square F Value Pr > F
Model 6 5843809.24 973968.21 1.43 0.3035
Error 9 6150305.24 683367.25
Corrected Total 15 11994114.48
R-Square Coeff Var Root MSE MS Mean
0.487223 17.60458 826.6603 4695.712
Source DF Type III SS Mean Square F Value Pr > F
bloco 3 3691353.817 1230451.272 1.80 0.2171
MetPast 1 1545552.456 1545552.456 2.26 0.1669
IntPast 1 425739.938 425739.938 0.62 0.4502
MetPast*IntPast 1 181163.025 181163.025 0.27 0.6190
17:14 Monday, June 4, 2001
3
The GLM Procedure
Tukey's Studentized Range (HSD) Test for MS
NOTE: This test controls the Type I experimentwise error rate, but it generally has a higher
Type II error rate than REGWQ.
Alpha 0.05
Error Degrees of Freedom 9
Error Mean Square 683367.2
Critical Value of Studentized Range 3.19906
125
Minimum Significant Difference 934.98
Means with the same letter are not significantly different.
Int
Tukey Grouping Mean N Past
A 4858.8 8 b
A
A 4532.6 8 a
17:14 Monday, June 4, 2001
4
The GLM Procedure
Tukey's Studentized Range (HSD) Test for MS
NOTE: This test controls the Type I experimentwise error rate, but it generally has a higher
Type II error rate than REGWQ.
Alpha 0.05
Error Degrees of Freedom 9
Error Mean Square 683367.2
Critical Value of Studentized Range 3.19906
Minimum Significant Difference 934.98
Means with the same letter are not significantly different.
Met
Tukey Grouping Mean N Past
A 5006.5 8 c
A
A 4384.9
The SAS System 19:36 Tuesday, July 10, 2001
24
The GLM Procedure
Class Level Information
Class Levels Values
bloco 4 1 2 3 4
MetPast 2 c r
IntPast 2 a b
Number of observations 16
The SAS System 19:36 Tuesday, July 10, 2001
25
The GLM Procedure
Dependent Variable: MS 25a50
Sum of
Source DF Squares Mean Square F Value Pr > F
Model 6 390791.0642 65131.8440 3.00 0.0678
126
Error 9 195532.9253 21725.8806
Corrected Total 15 586323.9895
R-Square Coeff Var Root MSE MS Mean
0.666510 22.48656 147.3970 655.4894
Source DF Type III SS Mean Square F Value Pr > F
bloco 3 175535.9699 58511.9900 2.69 0.1089
MetPast 1 672.7539 672.7539 0.03 0.8642
IntPast 1 210669.5252 210669.5252 9.70 0.0124
MetPast*IntPast 1 3912.8153 3912.8153 0.18 0.6813
The SAS System 19:36 Tuesday, July 10, 2001
26
The GLM Procedure
Tukey's Studentized Range (HSD) Test for MS
NOTE: This test controls the Type I experimentwise error rate, but it generally has a
higher
Type II error rate than REGWQ.
Alpha 0.05
Error Degrees of Freedom 9
Error Mean Square 21725.88
Critical Value of Studentized Range 3.19906
Minimum Significant Difference 166.71
Means with the same letter are not significantly different.
Int
Tukey Grouping Mean N Past
A 770.24 8 b
B 540.74 8 a
The SAS System 19:36 Tuesday, July 10, 2001
27
The GLM Procedure
Tukey's Studentized Range (HSD) Test for MS
NOTE: This test controls the Type I experimentwise error rate, but it generally has a
higher
Type II error rate than REGWQ.
Alpha 0.05
Error Degrees of Freedom 9
Error Mean Square 21725.88
Critical Value of Studentized Range 3.19906
Minimum Significant Difference 166.71
Means with the same letter are not significantly different.
Met
Tukey Grouping Mean N Past
A 661.97 8 r
A
A 649.01 8 c
127
17:14 Monday, June 4, 2001
13
The GLM Procedure
Class Level Information
Class Levels Values
bloco 4 1 2 3 4
MetPast 2 c r
IntPast 2 a b
Number of observations 16
17:14 Monday, June 4, 2001
14
The GLM Procedure
Dependent Variable: MS 50a100
Sum of
Source DF Squares Mean Square F Value Pr > F
Model 6 158334.3405 26389.0567 2.56 0.0993
Error 9 92834.1237 10314.9026
Corrected Total 15 251168.4642
R-Square Coeff Var Root MSE MS Mean
0.630391 21.94370 101.5623 462.8313
Source DF Type III SS Mean Square F Value Pr > F
bloco 3 75364.00303 25121.33434 2.44 0.1317
MetPast 1 8173.96810 8173.96810 0.79 0.3965
IntPast 1 74657.36522 74657.36522 7.24 0.0248
MetPast*IntPast 1 139.00410 139.00410 0.01 0.9101
17:14 Monday, June 4, 2001
15
The GLM Procedure
Tukey's Studentized Range (HSD) Test for MS
NOTE: This test controls the Type I experimentwise error rate, but it generally has a higher
Type II error rate than REGWQ.
Alpha 0.05
Error Degrees of Freedom 9
Error Mean Square 10314.9
Critical Value of Studentized Range 3.19906
Minimum Significant Difference 114.87
Means with the same letter are not significantly different.
Int
Tukey Grouping Mean N Past
A 531.14 8 b
B 394.52 8 a
128
17:14 Monday, June 4, 2001
16
The GLM Procedure
Tukey's Studentized Range (HSD) Test for MS
NOTE: This test controls the Type I experimentwise error rate, but it generally has a higher
Type II error rate than REGWQ.
Alpha 0.05
Error Degrees of Freedom 9
Error Mean Square 10314.9
Critical Value of Studentized Range 3.19906
Minimum Significant Difference 114.87
Means with the same letter are not significantly different.
Met
Tukey Grouping Mean N Past
A 485.43 8 c
A
A 440.23 8 r
17:14 Monday, June 4, 2001
17
The GLM Procedure
Class Level Information
Class Levels Values
bloco 4 1 2 3 4
MetPast 2 c r
IntPast 2 a b
Number of observations 16
17:14 Monday, June 4, 2001
18
The GLM Procedure
Dependent Variable: MS 100a200
Sum of
Source DF Squares Mean Square F Value Pr > F
Model 6 48261.7413 8043.6236 0.93 0.5170
Error 9 77792.7120 8643.6347
Corrected Total 15 126054.4534
R-Square Coeff Var Root MSE MS Mean
0.382864 22.95131 92.97115 405.0800
Source DF Type III SS Mean Square F Value Pr > F
129
bloco 3 19981.34015 6660.44672 0.77 0.5389
MetPast 1 276.22440 276.22440 0.03 0.8621
IntPast 1 23464.11240 23464.11240 2.71 0.1338
MetPast*IntPast 1 4540.06440 4540.06440 0.53 0.4870
17:14 Monday, June 4, 2001
19
The GLM Procedure
Tukey's Studentized Range (HSD) Test for MS
NOTE: This test controls the Type I experimentwise error rate, but it generally has a higher
Type II error rate than REGWQ.
Alpha 0.05
Error Degrees of Freedom 9
Error Mean Square 8643.635
Critical Value of Studentized Range 3.19906
Minimum Significant Difference 105.15
Means with the same letter are not significantly different.
Int
Tukey Grouping Mean N Past
A 443.38 8 b
A
A 366.79 8 a
17:14 Monday, June 4, 2001
20
The GLM Procedure
Tukey's Studentized Range (HSD) Test for MS
NOTE: This test controls the Type I experimentwise error rate, but it generally has a higher
Type II error rate than REGWQ.
Alpha 0.05
Error Degrees of Freedom 9
Error Mean Square 8643.635
Critical Value of Studentized Range 3.19906
Minimum Significant Difference 105.15
Means with the same letter are not significantly different.
Met
Tukey Grouping Mean N Past
A 409.24 8 c
A
A 400.93 8 r
The SAS System 08:28 Tuesday, June 5, 2001
9
The GLM Procedure
Class Level Information
Class Levels Values
Trat 10 20CIPa 20CIPb 20RIPa 20RIPb 20Test 40CIPa 40CIPb 40RIPa 40RIPb 40Test
130
Number of observations 40
The SAS System 08:28 Tuesday, June 5, 2001
10
The GLM Procedure
Dependent Variable: Prod
Sum of
Source DF Squares Mean Square F Value Pr > F
Model 9 2687161.962 298573.551 2.04 0.0688
Error 30 4382321.139 146077.371
Corrected Total 39 7069483.102
R-Square Coeff Var Root MSE Prod Mean
0.380107 29.55106 382.2007 1293.357
Source DF Type I SS Mean Square F Value Pr > F
Trat 9 2687161.962 298573.551 2.04 0.0688
Source DF Type III SS Mean Square F Value Pr > F
Trat 9 2687161.962 298573.551 2.04 0.0688
Contrast DF Contrast SS Mean Square F Value Pr > F
Pastejado x Test 1 1294089.105 1294089.105 8.86 0.0057
Esp 20 x Esp 40 1 151883.441 151883.441 1.04 0.3160
Cont x Rot 1 27116.547 27116.547 0.19 0.6697
IPa x IPb 1 986253.946 986253.946 6.75 0.0144
Conta x Contb 1 544337.773 544337.773 3.73 0.0631
Rota x Rotb 1 444445.556 444445.556 3.04 0.0913
The SAS System 08:28 Tuesday, June 5, 2001
11
The GLM Procedure
Level of -------------Prod------------
Trat N Mean Std Dev
20CIPa 4 1209.46500 92.968683
20CIPb 4 1625.87750 362.026497
20RIPa 4 1222.31250 432.074538
20RIPb 4 1723.74500 572.261257
20Test 4 993.48750 271.090406
40CIPa 4 1246.44000 507.182309
40CIPb 4 1567.82000 199.435636
40RIPa 4 1152.71500 105.817469
40RIPb 4 1317.95000 443.360544
40Test 4 873.75750 478.154386
The SAS System 08:28 Tuesday, June 5, 2001
12
The GLM Procedure
Least Squares Means
LSMEAN
Trat Prod LSMEAN Number
20CIPa 1209.46500 1
20CIPb 1625.87750 2
20RIPa 1222.31250 3
20RIPb 1723.74500 4
20Test 993.48750 5
40CIPa 1246.44000 6
131
40CIPb 1567.82000 7
40RIPa 1152.71500 8
40RIPb 1317.95000 9
40Test 873.75750 10
Least Squares Means for effect Trat
Pr > |t| for H0: LSMean(i)=LSMean(j)
Dependent Variable: Prod
i/j 1 2 3 4 5 6 7 8 9
10
1 0.1338 0.9624 0.0667 0.4305 0.8921 0.1949 0.8351 0.6910
0.2238
2 0.1338 0.1458 0.7198 0.0261 0.1706 0.8314 0.0902 0.2636
0.0092
3 0.9624 0.1458 0.0734 0.4039 0.9295 0.2109 0.7985 0.7259
0.2070
4 0.0667 0.7198 0.0734 0.0112 0.0876 0.5683 0.0430 0.1437
0.0037
5 0.4305 0.0261 0.4039 0.0112 0.3568 0.0419 0.5602 0.2393
0.6609
6 0.8921 0.1706 0.9295 0.0876 0.3568 0.2437 0.7312 0.7931
0.1781
7 0.1949 0.8314 0.2109 0.5683 0.0419 0.2437 0.1350 0.3626
0.0154
8 0.8351 0.0902 0.7985 0.0430 0.5602 0.7312 0.1350 0.5455
0.3102
9 0.6910 0.2636 0.7259 0.1437 0.2393 0.7931 0.3626 0.5455
0.1107
10 0.2238 0.0092 0.2070 0.0037 0.6609 0.1781 0.0154 0.3102 0.1107
NOTE: To ensure overall protection level, only probabilities associated with pre-planned
comparisons should be used.
The SAS System 08:56 Tuesday, June 5, 2001
13
The GLM Procedure
Class Level Information
Class Levels Values
Trat 10 20CIPa 20CIPb 20RIPa 20RIPb 20Test 40CIPa 40CIPb 40RIPa 40RIPb 40Test
Number of observations 40
The SAS System 08:56 Tuesday, June 5, 2001
14
The GLM Procedure
Dependent Variable: Vagem_pl
Sum of
Source DF Squares Mean Square F Value Pr > F
Model 9 4296.125000 477.347222 4.08 0.0017
Error 30 3509.250000 116.975000
Corrected Total 39 7805.375000
132
R-Square Coeff Var Root MSE Vagem_pl Mean
0.550406 25.98318 10.81550 41.62500
Source DF Type I SS Mean Square F Value Pr > F
Trat 9 4296.125000 477.347222 4.08 0.0017
Source DF Type III SS Mean Square F Value Pr > F
Trat 9 4296.125000 477.347222 4.08 0.0017
Contrast DF Contrast SS Mean Square F Value Pr > F
Pastejado x Test 1 1755.625000 1755.625000 15.01 0.0005
Esp 20 x Esp 40 1 511.225000 511.225000 4.37 0.0451
Cont x Rot 1 882.000000 882.000000 7.54 0.0101
IPa x IPb 1 1012.500000 1012.500000 8.66 0.0062
Conta x Contb 1 770.062500 770.062500 6.58 0.0155
Rota x Rotb 1 297.562500 297.562500 2.54 0.1212
The SAS System 08:56 Tuesday, June 5, 2001
15
The GLM Procedure
Dependent Variable: Grao_vagem
Sum of
Source DF Squares Mean Square F Value Pr > F
Model 9 0.32301250 0.03589028 1.59 0.1625
Error 30 0.67602500 0.02253417
Corrected Total 39 0.99903750
R-Square Coeff Var Root MSE Grao_vagem Mean
0.323324 8.345454 0.150114 1.798750
Source DF Type I SS Mean Square F Value Pr > F
Trat 9 0.32301250 0.03589028 1.59 0.1625
Source DF Type III SS Mean Square F Value Pr > F
Trat 9 0.32301250 0.03589028 1.59 0.1625
Contrast DF Contrast SS Mean Square F Value Pr > F
Pastejado x Test 1 0.06601562 0.06601562 2.93 0.0973
Esp 20 x Esp 40 1 0.02862250 0.02862250 1.27 0.2687
Cont x Rot 1 0.04727813 0.04727813 2.10 0.1579
IPa x IPb 1 0.00195313 0.00195313 0.09 0.7705
Conta x Contb 1 0.00040000 0.00040000 0.02 0.8949
Rota x Rotb 1 0.00680625 0.00680625 0.30 0.5867
The SAS System 08:56 Tuesday, June 5, 2001
16
The GLM Procedure
Dependent Variable: Peso_1000
Sum of
Source DF Squares Mean Square F Value Pr > F
Model 9 5165.62500 573.95833 3.31 0.0064
133
Error 30 5197.75000 173.25833
Corrected Total 39 10363.37500
R-Square Coeff Var Root MSE Peso_1000 Mean
0.498450 10.01923 13.16276 131.3750
Source DF Type I SS Mean Square F Value Pr > F
Trat 9 5165.625000 573.958333 3.31 0.0064
Source DF Type III SS Mean Square F Value Pr > F
Trat 9 5165.625000 573.958333 3.31 0.0064
Contrast DF Contrast SS Mean Square F Value Pr > F
Pastejado x Test 1 3562.656250 3562.656250 20.56 <.0001
Esp 20 x Esp 40 1 354.025000 354.025000 2.04 0.1632
Cont x Rot 1 116.281250 116.281250 0.67 0.4191
IPa x IPb 1 38.281250 38.281250 0.22 0.6417
Conta x Contb 1 210.250000 210.250000 1.21 0.2794
Rota x Rotb 1 33.062500 33.062500 0.19 0.6654
The SAS System 08:56 Tuesday, June 5, 2001
17
The GLM Procedure
Level of ---------Vagem_pl--------- --------Grao_vagem-------- ---------Peso_1000-------
-
Trat N Mean Std Dev Mean Std Dev Mean Std
Dev
20CIPa 4 46.2500000 3.5939764 1.82750000 0.17036725 133.500000
12.1243557
20CIPb 4 59.0000000 2.1602469 1.81500000 0.12793227 144.500000
11.7898261
20RIPa 4 38.5000000 11.9023807 1.80000000 0.05715476 140.000000
19.1136949
20RIPb 4 47.7500000 11.1766125 1.84250000 0.04112988 130.250000
10.0788558
20Test 4 34.5000000 7.5055535 1.84250000 0.17951323 123.500000
16.7032931
40CIPa 4 40.2500000 10.4043260 1.87750000 0.22823599 135.250000
9.1058589
40CIPb 4 55.2500000 15.5643824 1.91000000 0.14628739 138.750000
11.7579760
40RIPa 4 32.2500000 5.6199051 1.80250000 0.11295279 131.250000
13.0989821
40RIPb 4 40.2500000 15.1739909 1.67750000 0.03862210 135.250000
14.8632657
40Test 4 22.2500000 14.7280911 1.59250000 0.23457408 101.500000
9.3273791
The SAS System 08:56 Tuesday, June 5, 2001
18
The GLM Procedure
Least Squares Means
Vagem_pl LSMEAN
Trat LSMEAN Number
20CIPa 46.2500000 1
20CIPb 59.0000000 2
20RIPa 38.5000000 3
20RIPb 47.7500000 4
20Test 34.5000000 5
40CIPa 40.2500000 6
40CIPb 55.2500000 7
40RIPa 32.2500000 8
134
40RIPb 40.2500000 9
40Test 22.2500000 10
Least Squares Means for effect Trat
Pr > |t| for H0: LSMean(i)=LSMean(j)
Dependent Variable: Vagem_pl
i/j 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
1 0.1059 0.3190 0.8458 0.1349 0.4389 0.2485 0.0771 0.4389 0.0038
2 0.1059 0.0118 0.1517 0.0032 0.0203 0.6275 0.0015 0.0203 <.0001
3 0.3190 0.0118 0.2359 0.6048 0.8206 0.0364 0.4202 0.8206 0.0420
4 0.8458 0.1517 0.2359 0.0934 0.3346 0.3346 0.0517 0.3346 0.0023
5 0.1349 0.0032 0.6048 0.0934 0.4580 0.0109 0.7706 0.4580 0.1197
6 0.4389 0.0203 0.8206 0.3346 0.4580 0.0592 0.3039 1.0000 0.0253
7 0.2485 0.6275 0.0364 0.3346 0.0109 0.0592 0.0053 0.0592 0.0002
8 0.0771 0.0015 0.4202 0.0517 0.7706 0.3039 0.0053 0.3039 0.2009
9 0.4389 0.0203 0.8206 0.3346 0.4580 1.0000 0.0592 0.3039 0.0253
10 0.0038 <.0001 0.0420 0.0023 0.1197 0.0253 0.0002 0.2009 0.0253
Grao_vagem LSMEAN
Trat LSMEAN Number
20CIPa 1.82750000 1
20CIPb 1.81500000 2
20RIPa 1.80000000 3
20RIPb 1.84250000 4
20Test 1.84250000 5
40CIPa 1.87750000 6
40CIPb 1.91000000 7
40RIPa 1.80250000 8
40RIPb 1.67750000 9
40Test 1.59250000 10
The SAS System 08:56 Tuesday, June 5, 2001
19
The GLM Procedure
Least Squares Means
Least Squares Means for effect Trat
Pr > |t| for H0: LSMean(i)=LSMean(j)
Dependent Variable: Grao_vagem
i/j 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
1 0.9070 0.7973 0.8886 0.8886 0.6410 0.4431 0.8154 0.1679 0.0346
2 0.9070 0.8886 0.7973 0.7973 0.5604 0.3779 0.9070 0.2051 0.0446
3 0.7973 0.8886 0.6917 0.6917 0.4710 0.3083 0.9814 0.2576 0.0600
4 0.8886 0.7973 0.6917 1.0000 0.7439 0.5297 0.7089 0.1306 0.0252
5 0.8886 0.7973 0.6917 1.0000 0.7439 0.5297 0.7089 0.1306 0.0252
6 0.6410 0.5604 0.4710 0.7439 0.7439 0.7616 0.4853 0.0693 0.0117
7 0.4431 0.3779 0.3083 0.5297 0.5297 0.7616 0.3193 0.0364 0.0055
8 0.8154 0.9070 0.9814 0.7089 0.7089 0.4853 0.3193 0.2482 0.0571
9 0.1679 0.2051 0.2576 0.1306 0.1306 0.0693 0.0364 0.2482 0.4296
10 0.0346 0.0446 0.0600 0.0252 0.0252 0.0117 0.0055 0.0571 0.4296
Peso_1000 LSMEAN
Trat LSMEAN Number
20CIPa 133.500000 1
20CIPb 144.500000 2
20RIPa 140.000000 3
20RIPb 130.250000 4
20Test 123.500000 5
40CIPa 135.250000 6
40CIPb 138.750000 7
40RIPa 131.250000 8
40RIPb 135.250000 9
40Test 101.500000 10
135
Least Squares Means for effect Trat
Pr > |t| for H0: LSMean(i)=LSMean(j)
Dependent Variable: Peso_1000
i/j 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
1 0.2466 0.4903 0.7294 0.2912 0.8521 0.5769 0.8106 0.8521 0.0017
2 0.2466 0.6323 0.1362 0.0315 0.3283 0.5414 0.1649 0.3283 <.0001
3 0.4903 0.6323 0.3032 0.0864 0.6135 0.8941 0.3547 0.6135 0.0003
4 0.7294 0.1362 0.3032 0.4739 0.5951 0.3684 0.9152 0.5951 0.0043
5 0.2912 0.0315 0.0864 0.4739 0.2165 0.1118 0.4116 0.2165 0.0248
6 0.8521 0.3283 0.6135 0.5951 0.2165 0.7095 0.6704 1.0000 0.0011
7 0.5769 0.5414 0.8941 0.3684 0.1118 0.7095 0.4267 0.7095 0.0004
8 0.8106 0.1649 0.3547 0.9152 0.4116 0.6704 0.4267 0.6704 0.0033
9 0.8521 0.3283 0.6135 0.5951 0.2165 1.0000 0.7095 0.6704 0.0011
10 0.0017 <.0001 0.0003 0.0043 0.0248 0.0011 0.0004 0.0033 0.0011
The SAS System 08:56 Tuesday, June 5, 2001
20
The GLM Procedure
Least Squares Means
NOTE: To ensure overall protection level, only probabilities associated with pre-planned
comparisons should be used.
The SAS System 17:27 Saturday, July 28, 2001
1
The GLM Procedure
Class Level Information
Class Levels Values
Trat 10 20CIPa 20CIPb 20RIPa 20RIPb 20Test 40CIPa 40CIPb 40RIPa 40RIPb
40Test
Number of observations 40
The SAS System 17:27 Saturday, July 28, 2001
2
The GLM Procedure
Dependent Variable: Plantas_m2
Sum of
Source DF Squares Mean Square F Value Pr > F
Model 9 3044.78400 338.30933 0.95 0.4960
Error 30 10646.48000 354.88267
Corrected Total 39 13691.26400
R-Square Coeff Var Root MSE Plantas_m2 Mean
0.222389 45.19753 18.83833 41.68000
Source DF Type I SS Mean Square F Value Pr > F
Trat 9 3044.784000 338.309333 0.95 0.4960
Source DF Type III SS Mean Square F Value Pr > F
Trat 9 3044.784000 338.309333 0.95 0.4960
136
Contrast DF Contrast SS Mean Square F Value Pr > F
Pastejado x Test 1 0.5290000 0.5290000 0.00 0.9695
Esp 20 x Esp 40 1 41.6160000 41.6160000 0.12 0.7344
Cont x Rot 1 990.1250000 990.1250000 2.79 0.1053
Conta x Contb 1 888.0400000 888.0400000 2.50 0.1242
Rota x Rotb 1 39.6900000 39.6900000 0.11 0.7404
The SAS System 17:27 Saturday, July 28, 2001
3
The GLM Procedure
Dependent Variable: Peso_m2
Sum of
Source DF Squares Mean Square F Value Pr > F
Model 9 254.8260725 28.3140081 6.45 <.0001
Error 30 131.7546250 4.3918208
Corrected Total 39 386.5806975
R-Square Coeff Var Root MSE Peso_m2 Mean
0.659180 48.93846 2.095667 4.282250
Source DF Type I SS Mean Square F Value Pr > F
Trat 9 254.8260725 28.3140081 6.45 <.0001
Source DF Type III SS Mean Square F Value Pr > F
Trat 9 254.8260725 28.3140081 6.45 <.0001
Contrast DF Contrast SS Mean Square F Value Pr > F
Pastejado x Test 1 25.8727225 25.8727225 5.89 0.0214
Esp 20 x Esp 40 1 3.3235225 3.3235225 0.76 0.3913
Cont x Rot 1 1.5488000 1.5488000 0.35 0.5571
Conta x Contb 1 78.1014063 78.1014063 17.78 0.0002
Rota x Rotb 1 125.0483063 125.0483063 28.47 <.0001
The SAS System 17:27 Saturday, July 28, 2001
4
The GLM Procedure
Level of ----------Plantas_m2--------- -----------Peso_m2-----------
Trat N Mean Std Dev Mean Std Dev
20CIPa 4 50.8000000 12.2681159 6.41500000 2.48803135
20CIPb 4 40.9000000 11.8090361 1.87000000 0.61454590
20RIPa 4 37.4000000 20.5121102 6.12500000 3.15528657
20RIPb 4 32.1000000 4.3984846 2.36750000 1.66471970
20Test 4 52.3000000 18.4213644 3.19250000 1.83181831
40CIPa 4 58.7000000 36.1616740 6.93250000 1.78120512
40CIPb 4 38.8000000 23.6800901 2.64000000 1.57461106
40RIPa 4 38.1000000 9.0236726 9.27500000 3.88190245
40RIPb 4 37.1000000 22.2575830 1.85000000 0.54110997
40Test 4 30.6000000 5.8469365 2.15500000 0.50348784
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