A caracterização ambiental detalhada de uma propriedade rural é imprescindível para seu planejamento técnico e financeiro, tanto do ponto de vista científico, como de aplicação tecnológica. Este trabalho teve como objetivos fazer a caracterização fisiográfica e pedológica e o mapeamento da produtividade de plantações de eucalipto em Itatinga, SP, com uso de sistema de informação geográfica, bem como identificar relações de causa e efeito entre a produtividade florestal e os atributos edáficos. As fontes primárias de dados usadas foram fotografias aéreas e levantamento de campo e, como fontes secundárias, carta topográfica, mapa geológico e mapa de uso e ocupação do solo. Para o mapeamento da produtividade aos seis anos de idade, foram usados dados de inventário de parcelas permanentes (mesma espécie, procedência e idade) obtidos em plantações de Eucalyptus grandis. A produtividade das plantações foi relacionada com alguns atributos físicos e químicos dos solos por meio de análise de correlação simples e de análises de regressão múltipla. Foram identificados dois padrões de curvas de nível, um com curvas próximas, estreitas e circundantes à rede de drenagem, nas áreas mais íngremes e de menor altitude; outro, com curvas espaçadas, presentes nas áreas de maior altitude e com relevo plano e suave ondulado. Foram caracterizados seis tipos de solo estreitamente relacionadas com os padrões fisiográficos: Latossolo Vermelho-Amarelo Distrófico típico A moderado textura média, LVAd (47,5% da área de estudo), Latossolo Vermelho Distrófico típico A moderado textura argilosa, LVd1 (33,4%), Latossolo Vermelho Distrófico típico A moderado textura média, LVd2 (6%), Latossolo Vermelho Distroférrico típico A moderado textura argilosa, LVdf (9,1%), Gleissolo, G (3,4%) e Neossolo Flúvico, RY (0,6%). Houve ampla variação de produtividade de madeira nas plantações de Eucalyptus grandis, caracterizadas em seis classes, com amplitude total variando de 26 a 52 m³ ha-1 ano-1. Essas variações de produtividade estavam estreitamente relacionadas com as unidades de solo. Por meio de análises de regressão múltipla, constatou-se que os teores de argila e de matéria orgânica foram os atributos que mais explicaram as diferenças de produtividade.
Detailed environmental land characterization is essential for technical and financial planning, for both the scientific point of view and technological application. This work aimed at the physiographic and pedological characterization and eucalyptus productivity mapping at Itatinga Forest Sciences Experimental Station (southeastern Brazil), using geographic information systems in order to identify possible cause-effect relationships between forest productivity and soil attributes. The digital cartographic dataset was structured as follows: as primary source of data, aerial photograph and field survey were used and, as a secondary source, topographical, geological and land use occupation maps were used. For mapping wood productivity at age six (MAI6, Mean Annual Increment), inventory data of permanent plots (same species, provenance and age) were used, which were obtained from Eucalyptus grandis plantations. Using simple linear correlation and backward stepwise multiple regression analysis, the dependent variable (MAI) was related with physical and chemical characteristics of the soils. Two standards of contour curves were identified, one with close curves, narrow and surrounding the drainage network, in the steeper and lower altitude areas; the other, with spaced contour lines, in the areas of higher altitude and with plane relief. Six types of soils were characterized as being highly related to the physiographic patterns of the area: loamy sandy to sandy clayey Typic Hapludox (LVAd, 47.5%), clayey Rhodic Hapludox (LVd1, 33.4%), sandy clay Rhodic Hapludox (LVd2, 6%), clayey Rhodic Hapludox (LVdf, 9.1%), Entisols (G, 3.4%) and Fluvents soil (RY, 0.6%). There were large variations in wood productivity in the Eucalyptus grandis plantations, characterized in six classes, ranging from 26 to 52 m³ ha-1 yr-1. These productivity changes were strictly related to soil mapping units. Through multiple regression analysis, we found that clay and organic matter contents were the attributes which most strongly explained the productivity differences.
