Variabilidade espacial e temporal de plantas daninhas em Latossolo Vermelho argiloso sob semeadura direta

O conhecimento da variabilidade espacial das plantas daninhas permite ações de manejo localizado, que podem trazer o duplo benefício da economia de insumos e da preservação da qualidade do ambiente. Este trabalho objetivou avaliar a distribuição espacial de plantas daninhas num Latossolo Vermelho distrófico (LVd) argiloso em Campinas, Estado de São Paulo, no período entre 2003 e 2008. A área amostrada era de 3,42 hectares e apresentava 302 pontos amostrais distribuídos em grade regular de 10 x 10 m. Os coeficientes de variação calculados foram classificados como altos e muitos altos, características de dados provenientes de contagem, e assimétricos, o que demonstra que a utilização de valores médios não representa adequadamente a população amostral. A análise semivariográfica mostrou que, para as diferentes épocas estudadas, houve estrutura de dependência espacial definida, tanto para as plantas separadas em função do tipo de folha como para o número total delas. Os mapas obtidos por krigagem e o índice de distribuição evidenciaram o padrão agregado da distribuição espacial dos dados. Foi possível delimitar zonas de manejo com diferenças de infestação da ordem de cinco a dez vezes no número total de plantas daninhas, confirmando a hipótese de que a análise geoestatística pode ser utilizada como ferramenta auxiliar no manejo de forma satisfatória.The knowledge of weed spatial distribution allows specific site management that leads to herbicide savings and environmental quality protection. This work aimed to evaluate the spatial distribution of weeds in a clay Oxisol in Campinas, Sao Paulo State, Brazil during the period between 2003 and 2008. The sampled area measured 3.42 ha and featured 302 sampling points, in a 10 x 10 meter regular grid. Based on high and very high values of coefficient of variation and on its asymmetry, it was shown that inferences of mean values did not represent the sampled population of weeds. Also, the semivariograms showed a spatial pattern of data for weeds, even if they were separated according to its leaf morphology. The clustered weed distribution were well designed at the kriged maps and also observed according to distribution index. With the geostatistical approach, it was possible to clear mapping site-specific managing zones with 5 to 10 fold differences in weed count, in order to confirm that this technique can be used as ancillary tool in agricultural practices