Análise de umidade de solo em pomar de videiras em Curitibanos–SC

Abstract

O conhecimento da umidade do solo por meio de sensor é crucial para a agricultura, especialmente na determinação de sua variação e na otimização da tomada de decisão e do manejo da água no solo. Entretanto, para que estes equipamentos apresentem desempenho satisfatório é indispensável a calibração. Portanto, o objetivo deste trabalho foi calibrar um sensor Plugsensor solo em NITOSSOLO BRUNO. O estudo foi desenvolvido na Vinícola Berto Aguiar, em Curitibanos-SC. Foram coletados dados da estação meteorológica de precipitação e temperatura do ar para relacionar com a umidade do solo e temperatura do solo, respectivamente. Para a calibração dos sensores, foram coletadas amostra de solo alteradas em 10 dias diferentes, em dois locais diferentes, em profundidade de 10 e 30 cm abaixo da superfície do solo, realizando 3 repetições. Foi realizado uma regressão múltipla entre o sensor de umidade, com base na umidade gravimétrica e profundidade, com a finalidade de se obter coeficiente de determinação (R²) mais alto. As avaliações de desempenho foram baseadas nos seguintes índices estatísticos: o coeficiente de correlação (r), o índice de concordância de Wilmott (Iw), e o índice de desempenho (c). Os valores de umidade do solo medidos pelo método gravimétrico indicam que as leituras do sensor (FDR) superestimaram os resultados. A regressão simples entre os sensores de umidade e a umidade gravimétrica obteve um coeficiente de determinação não satisfatório. Os resultados sugerem que tanto a profundidade quanto o local influenciam as respostas coletadas. No entanto, a interação entre esses fatores é relevante apenas para a umidade. Verificou-se uma correlação significativa entre a umidade do sensor e a umidade gravimétrica, quando realizada uma regressão múltipla, considerando mais fatores, como profundidade, apresentando um coeficiente de determinação razoável (R² = 0,58). Em conclusão, a calibração do sensor Plugsensor Solo é essencial para melhorar a precisão e exatidão das leituras de umidade do solo. Evidenciou que fatores como profundidade e local afetam significativamente as medições, e a regressão múltipla se mostrou mais eficaz para modelar essas variações. Apesar de algumas limitações, o sensor Plugsensor Solo, uma vez calibrado, tem grande potencial para monitoramento em tempo real da umidade do solo.

Soil moisture monitoring using sensors is crucial for agriculture, especially for understanding moisture variation and optimizing decision-making and water management in soil. However, calibration is essential for these devices to perform satisfactorily. This study aimed to calibrate a Plugsensor soil moisture sensor in a NITOSSOLO BRUNO soil. The study was conducted at Berto & Aguiar Winery in Curitibanos, SC, Brazil. Data from a weather station, including precipitation and air temperature, were collected to relate to soil moisture and soil temperature, respectively. For calibration, disturbed soil samples were collected on 10 different days at two sites and depths 10 and 30 cm below the soil surface, with three repetitions per treatment. Multiple regression was performed between the soil moisture sensor, gravimetric moisture, and depth to achieve a higher coefficient of determination (R²). Performance evaluations were based on the following statistical indices: correlation coefficient (r), Willmott’s index of agreement (Iw), and performance index (c). Soil moisture values measured by the gravimetric method indicated that sensor readings (FDR) overestimated the results. Simple regression between the moisture sensors and gravimetric moisture yielded an unsatisfactory coefficient of determination. Results suggest that both depth and location influence the readings. However, the interaction between these factors is relevant only to soil moisture. A significant correlation was found between sensor moisture and gravimetric moisture when multiple regression was performed, taking more factors into account, such as depth, with a reasonable coefficient of determination (R² = 0.58). In conclusion, calibrating the Plugsensor Solo sensor is essential to improve the accuracy and precision of soil moisture readings. The study showed that factors such as depth and location significantly affect measurements, and multiple regression was more effective for modeling these variations. Despite its limitations, the calibrated Plugsensor Solo sensor shows great potential for real-time soil moisture monitoring.