O conhecimento detalhado da variabilidade espacial dos elementos envolvidos na nutrição vegetal pode possibilitar a otimização das aplicações de fertilizantes, melhorando, dessa maneira o controle do sistema de produção das culturas, reduzindo os custos gerados pela alta aplicação de insumos. A broca do café é a praga mais importante do mundo para a cafeicultura. Apesar da broca atacar todas as espécies de café, Coffea canephora, variedade conilon, apresenta características mais favoráveis ao seu desenvolvimento. Objetivou-se no presente trabalho estudar o comportamento espacial dos macro e micronutrientes foliares, produtividade e da praga Hypothenemus hampei no cafeeiro conilon. Foi instalada uma malha irregular com 100 pontos, em cada ponto amostral, considerado por uma planta em uma lavoura de alta produtividade, localizada em São Mateus, Espírito Santo, durante as safras 2012 e 2013. Os resultados foram submetidos à análise inicial por meio da estatística descritiva, os dados foram também submetidos à análise geoestatística, visando definir a variabilidade espacial dos teores de micronutrientes foliares e produtividade. A técnica geoestatística demonstrou ser uma ferramenta importante no estudo da variabilidade espacial dos nutrientes foliares, produtividade e o comportamento da broca.
The detailed knowledge of the spatial variability components involved in plant nutrition can enable the optimization of fertilizer applications improved thus the crop control yield system reducing the costs generated by high input application. The coffee berry borer is the most important pest of the coffee world. Although the bery borer attacks all coffee species but Coffea canephora, conilon variety has characteristics more favorable to their development. The objective of this work was study the spatial behavior of leaves nutrient content, yield and the Hypothenemus hampei behavior in conilon coffee. An irregular mesh with 100 points was installed at each sample point considered by a plant in a crop of high productivity located in São Mateus, Espírito Santo during the 2012 and 2013 harvest. The results were subjected to initial analysis by descriptive statistics and the data were also submitted to geostatistics analysis to define the spatial variability of leaves nutrients levels and yield. The geostatistics technique proved to be an important tool in the study of spatial variability of foliar nutrients, yield and berry borer behavior.
