O objetivo deste trabalho foi comparar a metodologia convencional de amostragem de solo com a análise espacial para a recomendação de calagem e adubação de nitrogênio, fósforo e potássio em solo cultivado com café conilon. O experimento foi realizado nas safras de 2004/2005 e 2005/2006, em área de 1,0 ha, com as amostras retiradas na profundidade de 0-0,20 m. No método convencional, coletaram-se 15 subamostras em caminhamento ziguezague, constituindo uma amostra composta, e, no método espacial, construiu-se uma malha amostral de 109 pontos georreferenciados. Com os resultados das análises, foi calculada a necessidade de calagem e adubação em função do teor do elemento no solo e da produtividade esperada das plantas. Os dados foram analisados por meio da estatística clássica (descritiva e exploratória) e pela análise espacial, utilizando técnicas de geoestatística (modelagem da estrutura de variabilidade espacial e realização de inferências) e geoprocessamento (álgebra de mapas). Com exceção da recomendação de fósforo em 2005 e potássio em 2006, todas as demais recomendações apresentaram dependência espacial. A análise dos dados pelo método espacial possibilitou identificar zonas de déficit ou excesso de calagem e de adubação na área, que não poderiam ser definidas com o método convencional de amostragem (ziguezague).
This study aimed to evaluate the soil sampling conventional methodology with spatial analysis for liming and fertilization with nitrogen, phosphorus and potassium on soil cultivated with conilon coffee. The trial was carried out during the 2004/2005-2005/2006 harvests in a 1.0 ha area with samples collected at 0-0.20 m depth. Fifteen sub samples in zigzag were collected for the conventional method forming a compound sample; as for the spatial method, 109 georeferenced points formed a sample grid. After the analysis results, the liming and fertilization needs were calculated based on the function of the element content in the soil and on the plant expected yield. Data were analyzed by both the classical statistics (descriptive and exploratory) and spatial analysis, using geostatistics techniques (modeling of the spatial variability structure and inferences) and geoprocessing (map algebra). Except for phosphorus in 2005 and potassium in 2006, every other recommendation showed spatial dependence. Data analysis by the spatial method provided the identification of zones with deficient or excessive liming and fertilization which could not be defined by the conventional sampling method (zigzag).
