Summaries (En, Pt); 34 ref.; 3 illus.; 4 tables

Abstract – The objective of this work was to define experimental blocks for sugarcane experiments using geostatistical techniques, principal component analysis, and clustering techniques applied to soil roperties. For this, data of soil chemical properties from a sugarcane experiment were used. eostatistical techniques were applied to identify the spatial variability of these properties and to estimate the values for non-sampled locations through kriging. The principal components analysis was used for dimensional reduction, and, with the new variables obtained, the cluster analysis was performed using the k-means method to determine the experimental blocks with two to five replicates. Of the 12 analyzed variables, 10 showed spatial dependence. The principal component analysis allowed reducing the dimensionality of the data to two variables, which explained 82.27% of total variance. The obtained blocks presented irregular polygonal shapes, with different formats and sizes, and some of them showed discontinuities. The proposed methodology has the potential to identify more uniform areas in terms of soil chemical properties to allocate experimental blocks for sugarcane. Index terms: experimental design, field experimentation, kriging, principal component analysis, spatial variations.

Resumo – O objetivo deste trabalho foi definir blocos experimentais para
experimentos com cana-de-açúcar, com uso de técnicas de geoestatística,
análise de componentes principais e técnicas de agrupamento aplicadas às
propriedades do solo. Para isso, foram utilizados dados de propriedades
químicas do solo de um experimento com cana-de-açúcar. As técnicas de
geoestatística foram aplicadas para identificar a variabilidade espacial dessas
propriedades e estimar os valores para locais não amostrados por meio de
krigagem. A análise de componentes principais foi aplicada para redução
dimensional, e, com as novas variáveis obtidas, realizou-se a análise de
agrupamento pelo método k-means, para determinar os blocos experimentais
com duas a cinco repetições. Das 12 variáveis analisadas, 10 apresentaram
dependência espacial. A análise de componentes principais permitiu reduzir
a dimensionalidade dos dados para duas variáveis, que explicaram 82,27% da
variância total. Os blocos obtidos apresentaram formas poligonais irregulares,
com diferentes formatos e tamanhos, e alguns mostraram descontinuidade. A
metodologia proposta tem potencial para identificar áreas mais homogêneas
em termos de propriedades químicas do solo, para alocar blocos experimentais
de cana-de-açúcar.
Termos para indexação: delineamento experimental, experimentação de
campo, krigagem, análise de componentes principais, variações espaciais.