Root systems and soil microbial biomass under no-tillage system

Some root parameters such as distribution, length, diameter and dry matter are inherent to plant species. Roots can influence microbial population during vegetative cycle through the rhizodeposits and, after senescence, integrating the soil organic matter pool. Since they represent labile substrates, especially regarding nitrogen, they can determine the rate of nutrient availability to the next crop cultivated under no-tillage (NT). The root systems of two crop species: maize (Zea mays L.) cultivar Cargill 909 and soybean [Glycine max (L.) Merr.] cultivar Embrapa 59, were compared in the field, and their influence on spatial distribution of the microbial C and N in a clayey-textured Typic Hapludox cultivated for 22 years under NT, at Tibagi, State of Paraná (PR), Brazil, was determined. Digital image processing and nail-plate techniques were used to evaluate 40 plots of a 80 ´ 50 ´ 3 cm soil profile. It was observed that 36% and 30% of the maize and soybeans roots, respectively, are concentrated in the 0 to 10 cm soil layer. The percent distribution of root dry matter was similar for both crops. The maize roots presented a total of 1,324 kg C ha-1 and 58 kg N ha-1, with higher root dry matter density and more roots in decomposition in the upper soil layer, decreasing with depth. The soybean roots (392 kg C ha-1 and 21 kg N ha-1) showed higher number of thinner roots and higher density per length unity compared to the maize. The maize roots enhanced microbial-C down to deeper soil layers than did the soybean roots. The microbial N presented a better correlation with the concentration of thin active roots and with roots in decomposition or in indefinite shape, possibly because of higher concentration of C and N easily assimilated by soil microorganisms.

Parâmetros radiculares como distribuição, comprimento, diâmetro e matéria seca são inerentes a cada espécie de planta. As raízes podem influenciar a população microbiana durante o ciclo vegetativo através das rizodeposições e, após a senescência, integrando a matéria orgânica do solo. Pelo fato de representarem um substrato lábil, especialmente de nitrogênio, podem ditar o ritmo da disponibilidade de nutrientes na seqüência de culturas sob o sistema de plantio direto (SPD). A comparação dos sistemas radiculares do milho (Zea mays L.), cultivar Cargill 909 e da soja [Glycine max (L.) Merr.], cultivar Embrapa 59, e sua influência sobre a distribuição espacial do C e N microbianos foi feita em um Latossolo Vermelho-Escuro, textura argilosa, cultivado durante 22 anos sob SPD, no município de Tibagi (PR). Técnicas de processamento de imagens e de placa de pregos foram empregadas na avaliação de 40 quadrículas de um perfil de 80 ´ 50 ´ 3 cm, revelando que 36% das raízes de milho e 30% das raízes de soja estão concentradas na camada 0-10 cm do solo. A distribuição percentual no perfil do solo de matéria seca radicular foi semelhante nas duas culturas. O sistema radicular do milho apresentou 1.324 kg C ha-1 e 58 kg N ha-1, com maior densidade por matéria seca e de raízes em vias de decomposição na camada superficial do solo, decrescendo com a profundidade. O sistema radicular da soja (392 kg C ha-1 e 21 kg N ha-1) teve contribuição maior de raízes finas e de densidade por comprimento do que do milho. O efeito das raízes do milho sobre o C microbiano alcançou camadas mais profundas do que o das raízes da soja. O N microbiano apresentou melhor correlação com a concentração de raízes finas ativas e com as raízes em decomposição ou de forma indefinida, provavelmente em função da maior quantidade de C e N de fácil assimilação pelos microrganismos.

Root systems and soil microbial biomass under no-tillage system

Some root parameters such as distribution, length, diameter and dry matter are inherent to plant species. Roots can influence microbial population during vegetative cycle through the rhizodeposits and, after senescence, integrating the soil organic matter pool. Since they represent labile substrates, especially regarding nitrogen, they can determine the rate of nutrient availability to the next crop cultivated under no-tillage (NT). The root systems of two crop species: maize (Zea mays L.) cultivar Cargill 909 and soybean [Glycine max (L.) Merr.] cultivar Embrapa 59, were compared in the field, and their influence on spatial distribution of the microbial C and N in a clayey-textured Typic Hapludox cultivated for 22 years under NT, at Tibagi, State of Paraná (PR), Brazil, was determined. Digital image processing and nail-plate techniques were used to evaluate 40 plots of a 80 ´ 50 ´ 3 cm soil profile. It was observed that 36% and 30% of the maize and soybeans roots, respectively, are concentrated in the 0 to 10 cm soil layer. The percent distribution of root dry matter was similar for both crops. The maize roots presented a total of 1,324 kg C ha-1 and 58 kg N ha-1, with higher root dry matter density and more roots in decomposition in the upper soil layer, decreasing with depth. The soybean roots (392 kg C ha-1 and 21 kg N ha-1) showed higher number of thinner roots and higher density per length unity compared to the maize. The maize roots enhanced microbial-C down to deeper soil layers than did the soybean roots. The microbial N presented a better correlation with the concentration of thin active roots and with roots in decomposition or in indefinite shape, possibly because of higher concentration of C and N easily assimilated by soil microorganisms.

Parâmetros radiculares como distribuição, comprimento, diâmetro e matéria seca são inerentes a cada espécie de planta. As raízes podem influenciar a população microbiana durante o ciclo vegetativo através das rizodeposições e, após a senescência, integrando a matéria orgânica do solo. Pelo fato de representarem um substrato lábil, especialmente de nitrogênio, podem ditar o ritmo da disponibilidade de nutrientes na seqüência de culturas sob o sistema de plantio direto (SPD). A comparação dos sistemas radiculares do milho (Zea mays L.), cultivar Cargill 909 e da soja [Glycine max (L.) Merr.], cultivar Embrapa 59, e sua influência sobre a distribuição espacial do C e N microbianos foi feita em um Latossolo Vermelho-Escuro, textura argilosa, cultivado durante 22 anos sob SPD, no município de Tibagi (PR). Técnicas de processamento de imagens e de placa de pregos foram empregadas na avaliação de 40 quadrículas de um perfil de 80 ´ 50 ´ 3 cm, revelando que 36% das raízes de milho e 30% das raízes de soja estão concentradas na camada 0-10 cm do solo. A distribuição percentual no perfil do solo de matéria seca radicular foi semelhante nas duas culturas. O sistema radicular do milho apresentou 1.324 kg C ha-1 e 58 kg N ha-1, com maior densidade por matéria seca e de raízes em vias de decomposição na camada superficial do solo, decrescendo com a profundidade. O sistema radicular da soja (392 kg C ha-1 e 21 kg N ha-1) teve contribuição maior de raízes finas e de densidade por comprimento do que do milho. O efeito das raízes do milho sobre o C microbiano alcançou camadas mais profundas do que o das raízes da soja. O N microbiano apresentou melhor correlação com a concentração de raízes finas ativas e com as raízes em decomposição ou de forma indefinida, provavelmente em função da maior quantidade de C e N de fácil assimilação pelos microrganismos.

Interação solo-planta avaliada por modelagem estatística de espaço de estados

The interaction soil-plant was evaluated using a state space approach (dynamic model) comparatively to a static regression model using both, standard and sequential estimations. Experimental soil data consisted of bulk density, macroporosity, microporosity and porosity of a dark red latosol, and plant data of root density in length per unit volume, of a forage-oat crop. Among these, only soil porosity had a good correlation with the root system density, which is the response variable of this study. A static regression model written in the state space form with a sequential estimation, gave a R² coefficient of 0.69, comparatively to a conventional (non-sequential) regression model, which gave a R² coefficient of only 0.59. This soil-plant relation was better described by a dynamic regression model, which gave a R² coefficient greater than 0.98. These results indicate the advantage of the state space approach in relation to the other more conventional regression methods.

Para estudar a interação solo-planta utilizou-se um modelo de espaço de estados (regressão dinâmica) comparativamente à um modelo de regressão estática, em versão convencional e em versão sequencial. Para tal, foram utilizados dados experimentais de densidade do solo, macroporosidade, microporosidade e porosidade total de um solo Latossolo Vermelho Escuro, além da densidade radicular por comprimento de raiz por unidade de volume, de uma cultura de aveia forrageira. Das variáveis explanatórias estudadas, a porosidade total apresentou correlação bastante significativa com a densidade radicular, considerada como a variável resposta do estudo. Um modelo de regressão estática representado na forma de espaço de estados com estimação seqüencial forneceu um coeficiente R² de ajuste igual a 0.69, enquanto que um modelo estático convencional forneceu um coeficiente R² de ajuste de apenas 0.59. Esta relação solo-planta é melhor representada ainda através de um modelo de regressão dinâmica, ou seja, um modelo genuinamente de espaço de estados onde agora o grau de explicação R² passa a mais de 0.98. Isto explicita a vantagem da abordagem de espaço de estados em relação aos outros métodos mais tradicionais de relacionar sistema solo-planta.

Interação solo-planta avaliada por modelagem estatística de espaço de estados

The interaction soil-plant was evaluated using a state space approach (dynamic model) comparatively to a static regression model using both, standard and sequential estimations. Experimental soil data consisted of bulk density, macroporosity, microporosity and porosity of a dark red latosol, and plant data of root density in length per unit volume, of a forage-oat crop. Among these, only soil porosity had a good correlation with the root system density, which is the response variable of this study. A static regression model written in the state space form with a sequential estimation, gave a R² coefficient of 0.69, comparatively to a conventional (non-sequential) regression model, which gave a R² coefficient of only 0.59. This soil-plant relation was better described by a dynamic regression model, which gave a R² coefficient greater than 0.98. These results indicate the advantage of the state space approach in relation to the other more conventional regression methods.

Para estudar a interação solo-planta utilizou-se um modelo de espaço de estados (regressão dinâmica) comparativamente à um modelo de regressão estática, em versão convencional e em versão sequencial. Para tal, foram utilizados dados experimentais de densidade do solo, macroporosidade, microporosidade e porosidade total de um solo Latossolo Vermelho Escuro, além da densidade radicular por comprimento de raiz por unidade de volume, de uma cultura de aveia forrageira. Das variáveis explanatórias estudadas, a porosidade total apresentou correlação bastante significativa com a densidade radicular, considerada como a variável resposta do estudo. Um modelo de regressão estática representado na forma de espaço de estados com estimação seqüencial forneceu um coeficiente R² de ajuste igual a 0.69, enquanto que um modelo estático convencional forneceu um coeficiente R² de ajuste de apenas 0.59. Esta relação solo-planta é melhor representada ainda através de um modelo de regressão dinâmica, ou seja, um modelo genuinamente de espaço de estados onde agora o grau de explicação R² passa a mais de 0.98. Isto explicita a vantagem da abordagem de espaço de estados em relação aos outros métodos mais tradicionais de relacionar sistema solo-planta.

Distribuição do sistema radicular de uma cultura de aveia forrageira

Forage oat root distribution was evaluated through the application of the methods of the volumetric ring, of the nail plate, of the auger, and of image processing. The crop was grown on a Dark Red Latosol, submitted to two different treatments in relation to water avalilability: 1. Mantaining at least 50% of the soil available water, and 2. Mantaining 80%. Three samplings were perfoemed, 25, 60, and 115 days after emergence. Oat roots were concentrated in the top soil layer, about 90% from 0 to 20 cm depth. Results of root quntification show, in general, distinct with respect to treatment, methodology and sampling date. Correlations were found between data of dry root weigth and root presence. The root variability in the soil depended on the method of evaluation. The lowest coefficients of variation were found for the auger method, indicating that the lowest variability of root distribution has a greater relation to sample volume then on the number of sampling points.

Avaliou-se a distribuição das raízes de uma aveia forrageira através da aplicação dos métodos do anel volumétrico, da placa com pregos, do trado e do auxiliado por processamento de imagens. A aveia forrageira foi cultivada em latossolo vermelho-escuro, sob dois tratamentos distintos em função da manutenção da capacidade de água disponível no solo (CAD): tratamento 1 - 50% da CAD; tratamento 2 - 80% da CAD. Foram realizadas 3 amostragens, aos 25, 60 e 115 dias após a emergência. As raízes da aveia forrageira concentraram-se nas camadas iniciais do solo, cerca de 90% entre 0 a 20 cm. Os resultados encontrados para a quantificação das raízes variaram com o tratamento, a metodologia e a época de amostragem. Verificou-se a existência de correlações entre os resultados determinados a partir das grandezas massa seca de raiz e presença radicular. A variabilidade da distribuição das raízes no solo foi dependente do método de avaliação utilizado. Os menores valores dos coeficientes de variação foram observados para o método do trado, indicando que a menor variabilidade da distribuição das raízes tem maior relação com o volume da amostra do que com o número de pontos amostrados.

Distribuição do sistema radicular de uma cultura de aveia forrageira

Forage oat root distribution was evaluated through the application of the methods of the volumetric ring, of the nail plate, of the auger, and of image processing. The crop was grown on a Dark Red Latosol, submitted to two different treatments in relation to water avalilability: 1. Mantaining at least 50% of the soil available water, and 2. Mantaining 80%. Three samplings were perfoemed, 25, 60, and 115 days after emergence. Oat roots were concentrated in the top soil layer, about 90% from 0 to 20 cm depth. Results of root quntification show, in general, distinct with respect to treatment, methodology and sampling date. Correlations were found between data of dry root weigth and root presence. The root variability in the soil depended on the method of evaluation. The lowest coefficients of variation were found for the auger method, indicating that the lowest variability of root distribution has a greater relation to sample volume then on the number of sampling points.

Avaliou-se a distribuição das raízes de uma aveia forrageira através da aplicação dos métodos do anel volumétrico, da placa com pregos, do trado e do auxiliado por processamento de imagens. A aveia forrageira foi cultivada em latossolo vermelho-escuro, sob dois tratamentos distintos em função da manutenção da capacidade de água disponível no solo (CAD): tratamento 1 - 50% da CAD; tratamento 2 - 80% da CAD. Foram realizadas 3 amostragens, aos 25, 60 e 115 dias após a emergência. As raízes da aveia forrageira concentraram-se nas camadas iniciais do solo, cerca de 90% entre 0 a 20 cm. Os resultados encontrados para a quantificação das raízes variaram com o tratamento, a metodologia e a época de amostragem. Verificou-se a existência de correlações entre os resultados determinados a partir das grandezas massa seca de raiz e presença radicular. A variabilidade da distribuição das raízes no solo foi dependente do método de avaliação utilizado. Os menores valores dos coeficientes de variação foram observados para o método do trado, indicando que a menor variabilidade da distribuição das raízes tem maior relação com o volume da amostra do que com o número de pontos amostrados.