Submitted by Guilherme Lemeszenski (guilherme@nead.unesp.br) on 2013-08-22T18:46:24Z No. of bitstreams: 1 S0100-06832012000400002.pdf: 282409 bytes, checksum: 4f15bc5e9e20e21b7e5e0a63e8e3b6c4 (MD5) Made available in DSpace on 2013-08-22T18:46:24Z (GMT). No. of bitstreams: 1 S0100-06832012000400002.pdf: 282409 bytes, checksum: 4f15bc5e9e20e21b7e5e0a63e8e3b6c4 (MD5) Previous issue date: 2012-08-01 Made available in DSpace on 2013-09-30T19:35:37Z (GMT). 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Foram amostrados 20 pontos em cada compartimento, de forma aleatória, a partir de um banco de dados composto por 207 amostras oriundas de um gradeado amostral regular instalado em cada compartimento da paisagem. Foram avaliados os atributos físicos e químicos, a emissão de CO2 (FCO2) e a suscetibilidade magnética (SM), representada por: suscetibilidade magnética da terra fina seca ao ar (SM TFSA), da fração areia total (SM AT) e da fração argila (SM ARG), na profundidade de 0,00 - 0,15 m. Os resultados, obtidos por meio da análise de componentes principais, demonstraram que a SM é um importante atributo, capaz de ser empregado na identificação dos compartimentos da paisagem, pois a correlação desse atributo dentro do primeiro componente principal foi alta. A análise de cluster, método hierárquico, permitiu identificar dois grupos, segundo as variáveis selecionadas por meio da análise de componentes principais, entre os quais três das seis variáveis selecionadas correspondem à suscetibilidade magnética. A distinção dos compartimentos da paisagem na análise de componentes principais foi similar à do agrupamento formado na análise de cluster utilizando-se somente os atributos de maior poder discriminatório. A submissão da SM TFSA, SM AT e SM Arg à análise de cluster possibilitou a formação de três grupos que concordam com a divisão de compartimentos estabelecida em campo. O agrupamento observado na análise de cluster evidencia a possibilidade de a SM ser utilizada como ferramenta que facilite a identificação de compartimentos da paisagem e viabilize o mapeamento de áreas mais homogêneas em locais semelhantes. The agricultural potential is generally assessed and managed based on a one-dimensional vision of the soil profile, however, the increased appreciation of sustainable production has stimulated studies on faster and more accurate evaluation techniques and methods of the agricultural potential on detailed scales. The objective of this study was to investigate the possibility of using soil magnetic susceptibility for the identification of landscape segments on a detailed scale in the region of Jaboticabal, São Paulo State. The studied area has two slope curvatures: linear and concave, subdivided into three landscape segments: upper slope (US, concave), middle slope (MS, linear) and lower slope (LS, linear). In each of these segments, 20 points were randomly sampled from a database with 207 samples forming a regular grid installed in each landscape segment. The soil physical and chemical properties, CO2 emissions (FCO2) and magnetic susceptibility (MS) of the samples were evaluated represented by: magnetic susceptibility of air-dried fine earth (MS ADFE), magnetic susceptibility of the total sand fraction (MS TS) and magnetic susceptibility of the clay fraction (MS Cl) in the 0.00 - 0.15 m layer. The principal component analysis showed that MS is an important property that can be used to identify landscape segments, because the correlation of this property within the first principal component was high. The hierarchical cluster analysis method identified two groups based on the variables selected by principal component analysis; of the six selected variables, three were related to magnetic susceptibility. The landscape segments were differentiated similarly by the principal component analysis and by the cluster analysis using only the properties with higher discriminatory power. The cluster analysis of MS ADFE, MS TS and MS Cl allowed the formation of three groups that agree with the segment division established in the field. The grouping by cluster analysis indicated MS as a tool that could facilitate the identification of landscape segments and enable the mapping of more homogeneous areas at similar locations. UNESP Faculty of Agricultural and Veterinary Sciences UNESP Department of Soils and Fertilizers UNESP FCAV UNESP UNESP Department of Exact Sciences UNESP Faculty of Agricultural and Veterinary Sciences UNESP Department of Soils and Fertilizers UNESP FCAV UNESP UNESP Department of Exact Sciences FAPESP: 10/20364-9 FAPESP: 11/06053-3