Fianl 1

Relatos/RelatorioEstagioII.Rmd

@@ -3,13 +3,29 @@ title: "Relatório do estágio II"
 author: "Adenor Vicente Wendling"
 date: "29/04/2021"
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-abstract: Este relatório apresenta a caracterização da área dos assentamentos "São Lourenço, Margem do Irati e Paraiso do sul", localizados município de Palmas, PR. A caracterização foi elaborada com bases nos arquivos digitais disposíveis na internet, em sites oficiais, com as seguintes detalhes; Área total e delimitações, cobertura vegetal, declividade, curvas de nível, orientação, tipo de solo, aptidão de uso e ferilidade do solo. Para a caracterização da fertilidade foram coletadas sesenta e uma amostras de solo, sendo vinte e quatro com apoio do kobotools, e as demais pelos próprios agricultores, em função da pandemia, que inviabilizou o deslocamento da equipe para coleta. Todas as avaliações e processos realizadso para a elaboração deste relatório foram registrados e serviram para a elaboração tuturiais. Esses tutoriais, com o passo a passo foram elaborados para servir de orientação para futuros interessados nesta área. Os tutoriais e este relatório foram elaborados pelo sofware "Rstudio" e em sistema de controle de versões "gitea" e disponibilizados na internet em link <https://git.disroot.org/Adenor-W/Assentamento.git> 
+abstract: Este relatório apresenta a caracterização da área dos assentamentos "São
+  Lourenço, Margem do Irati e Paraiso do Sul", localizados município de Palmas, PR.
+  A caracterização foi elaborada com bases nos arquivos digitais disposíveis na internet,
+  em sites oficiais, com as seguintes detalhes; Área total e delimitações, cobertura
+  vegetal, declividade, curvas de nível, orientação, tipo de solo, aptidão de uso
+  e ferilidade do solo. Para a caracterização da fertilidade foram coletadas sesenta
+  e uma amostras de solo, sendo vinte e quatro com apoio do kobotools, e as demais
+  pelos próprios agricultores, em função da pandemia, que inviabilizou o deslocamento
+  da equipe para coleta. Todas as avaliações e processos realizadso para a elaboração
+  deste relatório foram registrados e serviram para a elaboração tuturiais. Esses
+  tutoriais, com o passo a passo foram elaborados para servir de orientação para futuros
+  interessados nesta área. Os tutoriais e este relatório foram elaborados pelo sofware
+  "Rstudio" e em sistema de controle de versões "gitea" e disponibilizados na internet
+  em link <https://git.disroot.org/Adenor-W/Assentamento.git>
 ---
 
 ```{r setup, include=FALSE}
@@ -28,9 +44,9 @@ library(tidyverse)
 library(readr)
 ```
 
-# 1. Introdução
+# Introdução
 
-  Os assentamentos São Lourenço, Margem do Irati e Paraiso do sul foram criados em 1999, quando foram assentadas 173 famílias no local. Mas, como mostra uma reportagem do jornal “TribunaPR" ([@AgenciaEstado2003]), no ano de 2003 a maioria dos moradores ainda não havia recebido sua documentação de regularização fundiária dos estabelecimentos, correndo inclusive o risco de perderem suas terras. Segundo relatos nas reuniões realizadas com os assentados durante o ano de 2000, atualmente existem aproximadamente 150 famílias residindo nos assentamentos, mas houve várias trocas de moradores, ou seja; nem todas as famílias inicialmente assentadas estão residindo nos assentamentos. 
+  Os assentamentos São Lourenço, Margem do Irati e Paraiso do Sul foram criados em 1999, quando foram assentadas 173 famílias no local. Mas, como mostra uma reportagem do jornal “TribunaPR" ([@AgenciaEstado2003]), no ano de 2003 a maioria dos moradores ainda não havia recebido sua documentação de regularização fundiária dos estabelecimentos, correndo inclusive o risco de perderem suas terras. Segundo relatos nas reuniões realizadas com os assentados durante o ano de 2000, atualmente existem aproximadamente 150 famílias residindo nos assentamentos.
 
 
   Durante as conversas rápidas mantidas pelo grupo de servidores do IFPR com os moradores dos assentamentos, e em busca bibliográfica, não foram identificados documentos com a caracterização da area dos assentamentos. Não significa, entretanto, que não tenham sido realizadas iniciativas ou fomentados projetos dos mais variados, e por iniciativa de diversas entidades. Aliás, como foi relatado pelos assentados, vários projetos foram iniciados e se mostraram inviáveis, por vários motivos: falta de assistência técnica, falta de recursos financeiros, falta de planejamento, falta de conhecimentos, baixa produtividade, etc.
@@ -39,26 +55,33 @@ library(readr)
   O planejamento de uso e ocupação de assentamentos evita custos desnecessários, e uso inadequado, especialmente em relação às questões ambientas ([@Soares2012],[@Sanchez2009]). Para realizar um bom planejamento, é necessário conhecer as condições específicas da área, como: fertilidade do solo, declividades do terreno, classes de aptidão do solo, pluviosidade, ventos predominantes, ocorrência de geadas, temperaturas máximas, mínimas e médias, etc ([@CORTE2020]). Muitas destas informações são acessíveis e disponibilizadas pelo IAPAR, IBGE, Exercito, Universidades, com acesso via internet, e, com o uso da tecnologia de informação, podem ser analisados, interpretados e comunicados entre pessoas e entre máquinas, e desta forma evitar desperdícios, e alcançar melhores resultados e produtividade, sem comprometer o meio ambiente ([@Camara1996]).
 
 
-As informações disponibilizadas nos bancos de dados com acesso público, de um modo geral, não estão em formato prontamente legível e interpretável, necessitando de tratamento através de sofwares específicos. Esses sofwares, como por exemplo o *Rstudio e o Qgis*, ou ainda os controladores de versões conhecidos como *HUB*, também não são de conhecimento amplo, e por isso, muitos dos dados disponíveis deixam de ser utilizados apropriadamente.
+As informações disponibilizadas nos bancos de dados com acesso público, de um modo geral, não estão em formato prontamente legível e interpretável, necessitando de tratamento através de sofwares específicos. Esses sofwares, como por exemplo o *Rstudio e o Qgis*, ou ainda os controladores de versões conhecidos como *HUB*, também não são de conhecimento amplo, e por isso, muitos dos dados disponíveis deixam de ser utilizados apropriadamente. Com os dados disponíveis, e através da iutilização das ferramenteas digitais de cartografia, é possível caracterizar uma determinada região com várias informações úteis e fundamentais, subsidiando desta forma, com conhecimentos, estratégias de planejanemtno e exploração.
+
 
-Para elaborar um estudo dos assentamentos, foram utilizados inímeros dados disponíveis em sites oficias, importados e manipulados através dos sofwares livres citados acima, bem como o sistema de controle de versões gitea.
 Desta forma, o objetivo deste trabalho é de elaborar mapas temáticos e criar um banco de dados sobre: fertilidade do solo; declividade, orientação do terreno, curvas de nível, hidrografia e curvas de nível da área, através dos softwares livres “Qgis” e “R”.
 
 
-# 2. Revisão de Literatura
-## 2.1 Utilização da cartografia
-O uso de mapas temáticos, ou seja, dos produtos cartográficos, faz parte da história do homem, e tem como objetivo é representar a superfície terrestre, ou parte dela, de forma gráfica e bidimensional. Pode-se definir a Cartografia como sendo a disciplina que envolve ciencia, a arte, e a tecnologia de construção e uso de mapas, favorecendo a criação e manipulação de representações geoespaciais visuais ou virtuais, permite a exploração, análise, compreensão e comunicação de informações sobre aquele recorte espacial [@MarcusV2019]. Os mapas gerados podem abranger um ou mais temas, sendo assim muitas vezes chamados de mapas temáticos. 
+#  Revisão de Literatura
+##  Utilização da cartografia
+O uso de mapas temáticos, ou seja, dos produtos cartográficos, faz parte da história do homem, e tem como objetivo representar a superfície terrestre, ou parte dela, de forma gráfica e bidimensional. Pode-se definir a cartografia como sendo a disciplina que envolve ciencia, a arte, e a tecnologia de construção e uso de mapas, favorecendo a criação e manipulação de representações geoespaciais visuais ou virtuais, permite a exploração, análise, compreensão e comunicação de informações sobre aquele recorte espacial [@MarcusV2019]. Os mapas gerados podem abranger um ou mais temas, sendo assim muitas vezes chamados de mapas temáticos. 
 
 
 >> Mapas Temáticos: são representações de determinados aspectos ou temas sobre outros mapas existentes, denominados de mapas-base. Qualquer mapa que apresente informações além daquelas específicas sobre a superfície é um mapa temático
 
 Os mapas devem apresentar algumas características: os detalhes, ou temas de interesse, a escala, tipo de projeção cartográfica, a localização (coordenadas) e a simbologia [@MarcusV2019].
 
-## 2.1 Sistemas geodésicos
-As referências as posições da terra e da localização de espaços, é chamado de sistema geodésico. No Brasil já foram adotados como oficiais os sistemas geodésicos Córrego-Alegre, Astro datum Chuá, SAD-69 e atualmente válido o Sistema de referencia geocêntrico para as Américas - (SIRGAS 2000)  [@MarcusV2019].
+## Sistemas geodésicos
+Para apresentar a localização do mapa utilizam-se as referências as posições da terra e da localização de espaços, que é chamado de sistema geodésico. No Brasil já foram adotados como oficiais os sistemas geodésicos Córrego-Alegre, Astro datum Chuá, SAD-69 e atualmente válido o Sistema de referencia geocêntrico para as Américas - (SIRGAS 2000)  [@MarcusV2019]. 
 
-## 2.1 Projeção 
-Projeção cartográfica é  “um método, segundo o qual, a cada ponto na superfície da Terra corresponda a um ponto na carta e vice-versa” (IBGE, 1998). Existem inúmeros sistemas de projeções adotadas, e não existe uma única que possa atender a todas as situações. No brasil, os mais utilizads são: Projeção policônica, UTM, 
+De Acordo com o site <https://sirgas.ipgh.org/pt/organizacao/missao-e-objetivos/>, "SIRGAS é uma organização pan-americana sem fins lucrativos, promovida por um acordo voluntário de organismos das Américas e do Caribe responsáveis pela definição de referenciais geodésicos e produção cartográfica, e centros de pesquisa que desenvolvam atividades afins com geodésia e geofísica; e seus principais objetivos são os seguintes:
+
+>>a) Estabelecer e manter um referencial geocêntrico continental (rede de estações com coordenadas geocêntricas de alta precisão [X, Y, Z] e sua variação ao longo do tempo [Vx, Vy, Vz]), de acordo com as recomendações da Associação Internacional de Geodésia (AIG);
+b) Definir, materializar e manter um sistema de referência vertical unificado através de alturas físicas e geométricas consistentes a nível global, de acordo com as recomendações da AIG;
+c) Desenvolver e atualizar um modelo geóide gravimétrico de cobertura continental, de acordo com as recomendações da AIG; e
+d) Estabelecer e manter uma rede continental de gravidade absoluta, de acordo com as recomendações da AIG".
+
+## Projeção 
+Projeção cartográfica é  “um método, segundo o qual, a cada ponto na superfície da Terra corresponda a um ponto na carta e vice-versa” (IBGE, 1998). Existem inúmeros sistemas de projeções adotadas, e não existe uma única que possa atender a todas as situações. No brasil, os mais utilizads são: Projeção policônica e UTM ([@MarcusV2019]).  
 
 Na projeção policômica a superfície de deformação é formada por diversos cones. Estes cones possuem topos diferentes, representando cada qual uma determinada latitude. 
 A projeção UTM baseia-se em cilindros de rotação, normalmente secantes, com 6° de largura longitudinal e limites de latitude ao norte de 84° e ao sul de 80°. A maior parte dos mapas produzidos em escalas médias, entre 1:500.000 e 1:50.000 possuem como referência de projeção o sistema UTM.
@@ -72,20 +95,21 @@ Vários trabalhos acadêmicos e científicos mostram a utilidade, benefícios e
 Outro estudo, mais avançado e detalhado, foi realizado na região dos vinhedos [@Flores2012] e mostra a grande capacidade de produção de mapas, com informações de grande importância para a agricultura.⁠
 
 
-# 3. METODOLOGIA 
-## 3.1 – Coleta e análise do solo
+#  Metodologia
+## Coleta e análise do solo
 Os dados e mapas aqui apresentados foram elaborados com base nos arquivos disponíveis em diversos sites e plataformas públicas ou privadas, mas de acesso público e livre. A origem, bem como o processo de manipulação (corte, atribuição de atributos, escala utlizada, etc), estão descritos nos mapas, ou na descrição do atributo.
 A excessão dos dados das amostras de solos, que foram coletados nos assentamentos na profundidade de 0  a 0,20 m, com trado tipo holandês, com 10 subamostras amostra. O solo coletado foi analisado no laboratório de solos da IFPR em Palmas, utilizando a metodologia descrita em (EMBRAPA, 2009)⁠, 
 
-# Localização dos Assentamentos
+# Caracterização dos Assentamentos
+## Localização dos Assentamentos
+
 
-# Localização
 A base de dados para elaborar o mapta de localização utilizada é a do IBGE, e pode ser localizada no link <https://www.ibge.gov.br/geociencias/organizacao-do-territorio/malhas-territoriais/15774-malhas.html?=&t=downloads>. Neste link podemos selecionar o estado, e o tipo de nível de divisão que nos interessa e baixar o arquivos em formato .zip.
 
 
 Os assentamentos São Lourenço, Margem do Irati e Paraiso do sul”, localizados município de Palmas, PR, próximo à divisa com o município de Bituruna. Localiza-se entre as coordenadas 7088360 e 7074803 S e 427935 a 447683 O, conforme figura 1. A Altitude varia de 1023 a 1251 m.
 
-![Fig - 1 - Localização do Assentamento São Lourenço](../imagens/localização assentamentos.png)
+![Figura - 1 - Localização dos Assentamentos São Lourenço, Margem do Irati e Paraíso do Sul, no município de Palmas, PR](../imagens/localização assentamentos.png)
 
 ## Delimitação da área dos assentamentos.
 
@@ -112,7 +136,7 @@ require(dplyr)
 soloAssts1<-soloAssts%>%
   filter(area>0)%>%
   mutate("%" = area/44466284*100)## area somada manualmente
-soloAssts2<-soloAssts1%>% select(SBCS, ORDEM_1, SUB_ORDEM_, GRANDE_GRU,SUB_GRUPO_,"%")
+soloAssts2<-soloAssts1%>% select(SBCS, ORDEM_1, SUB_ORDEM_, GRANDE_GRU,"%")
 ```
 
 
@@ -122,7 +146,7 @@ kable(soloAssts2,
       format = "simple", 
       digits = 1,
       padding = 2,
-      caption = "1 - Tipo de solos e porcentagem (%) da área ocupada nos assentamentos São Lourenço, Margem do Irati e Paraíso do Sul, de Palmas, PR,  de acordo com o Sistema Brasileiro de Classificação de Solos)
+      caption = "Tabela 1 - Classificação de solos e porcentagem (%) da área ocupada nos assentamentos São Lourenço, Margem do Irati e Paraíso do Sul, de Palmas, PR,  de acordo com o Sistema Brasileiro de Classificação de Solos")
 ```
   
 A maior parte do solos pertencem a ordem Neossolo, com 49,7% da área total, seguido pela ordem Cambissolo, com 29,1% da área e em menor quantidade, a ordem Nitossolo com 21% da área. O assentamento São Lourenço, caracteriza-se pela presença forte de solos Neossolo (RL), enquanto que o assentamento Margem do Irati apresenta maior presença de solo Nitossolo (NB), e o assentamento Paraíso do Sul apresenta presença uniforme de Cambissolo (CX) e Neossolo (RL).
@@ -130,30 +154,30 @@ A maior parte do solos pertencem a ordem Neossolo, com 49,7% da área total, seg
 
 O Neosolo é caracterizado por apresentar solos pouco evoluídos, constituídos por material mineral ou por material orgânico com menos de 20 cm de espessura, sem nenhum tipo de horizonte B diagnóstico. O atributo litólico, da subordem, significa que o solo está em contato lítico diretamente sobre a rocha, ou material grosseiro. A classificação "Húmico", do 3º nível categórico, significa que o solo apresenta o horizonte A húmico, ou seja, com saturação por bases (valor V) inferior a 65% @SBCS2018.
 
-O nitossolo são solos constituídos por material mineral, com horizonte B nítico abaixo do horizonte A, textura argilosa ou muito argilosa, e horizonte B bem expresso em termos de estrutura, moderadamente ácidos a ácidos, com argila de atividade baixa ou com caráter alumínico conjugado com argila de atividade alta. A Classificação Bruno na subordem indica horizonte A com conteúdo de carbono superior a 10 g kg-¹ até 40 cm de profundidade. A classificação "Distrofico' do 3º nível categórico indica que a saturação de bases é menor que 50% nos primeiros 100 cm do horizonte B. A classificação do 4º nível catagórico reforça a presença de horizonte A húmico @SBCS2018.
+O nitossolo são solos constituídos por material mineral, com horizonte B nítico abaixo do horizonte A, textura argilosa ou muito argilosa, e horizonte B bem expresso em termos de estrutura, moderadamente ácidos a ácidos, com argila de atividade baixa ou com caráter alumínico conjugado com argila de atividade alta. A Classificação Bruno na subordem indica horizonte A com conteúdo de carbono superior a 10 g kg-¹ até 40 cm de profundidade. A classificação "Distrofico' do 3º nível categórico indica que a saturação de bases é menor que 50% nos primeiros 100 cm do horizonte B. A classificação do 4º nível catagórico reforça a presença de horizonte A húmico [@SBCS2018].
 
 O Cambissolos háplicos distrófico umbrico, caracteriza-se por ser um solo em estágio inicial de formação, possui ainda as seguintes características gerais, segundo @SBCS2018:
 1. São solos constituídos por material mineral com horizonte B incipiente subjacente a qualquer tipo de horizonte superficial;
 1. Não possui caracter hístico, húmico ou flúvico na camada superficial;
-1. Possui argila da atividade baixa e saturação por bases < 50%, ambas na maior parte dos primeiros 100 cm do horizonte B (inclusive BA) @SBCS2018.
+1. Possui argila da atividade baixa e saturação por bases < 50%, ambas na maior parte dos primeiros 100 cm do horizonte B (inclusive BA) [@SBCS2018].
 
  
-A distribuição dos solos, até o nível de Sub Grupo, constam na figura 4.
+A distribuição dos solos, até o nível de Sub Grupo, constam na figura 2.
 
-![Figura 4 - Distribuição dos solos, nas áreas dos assentamentos de Palmas, PR](../imagens/SolosAssts_3.png)
+![Figura 2 - Distribuição dos solos, nas áreas dos assentamentos de Palmas, PR](../imagens/SolosAssts_3.png)
 
 
 
-# CAR - Cadastro ambiental rural
-O Cadastro ambiental rural reune as informações ambientais fornecidadas pelos proprietários dos imóveis rurais, no âmbito da lei Nº 12.651, DE 25 DE MAIO DE 2012, que Dispõe sobre a proteção da vegetação nativa; altera as Leis nºs 6.938, de 31 de agosto de 1981, 9.393, de 19 de dezembro de 1996, e 11.428, de 22 de dezembro de 2006; revoga as Leis nºs 4.771, de 15 de setembro de 1965, e 7.754, de 14 de abril de 1989, e a Medida Provisória nº 2.166-67, de 24 de agosto de 2001; e dá outras providências. 
+## Reservas ambientais dos assentamentos
+Os mapas ambientais são reunidos no Cadastro ambiental rural. As informações foram fornecidadas pelos proprietários dos imóveis rurais, no âmbito da lei Nº 12.651, DE 25 DE MAIO DE 2012, que Dispõe sobre a proteção da vegetação nativa; altera as Leis nºs 6.938, de 31 de agosto de 1981, 9.393, de 19 de dezembro de 1996, e 11.428, de 22 de dezembro de 2006; revoga as Leis nºs 4.771, de 15 de setembro de 1965, e 7.754, de 14 de abril de 1989, e a Medida Provisória nº 2.166-67, de 24 de agosto de 2001; e dá outras providências. 
 
-Os dados disponibilizados estão divididos em vários grupos, conforme se visualiza na imagem 1.
-![Imagem 2 - Tela com os grupos de informaões do CAR](../imagens/CAR1.png).
+Os dados disponibilizados estão divididos em vários grupos, conforme se visualiza na Figura 3.
+![Figura 3 - Tela com os grupos de informaões do CAR](../imagens/CAR1.png).
 
 
-Através dos dados, foram elaborados os mapas da figura 01, que apresenta a localização das áreas de reserva legal, das APP e nascentes dos assentamentos objeto de estudo 
+Através dos dados, foram elaborados os mapas da figura 04, que apresenta a localização das áreas de reserva legal, das APP e nascentes dos assentamentos objeto de estudo 
 
-![Figura 03 - Localização das áreas de reserva ambiental dos assentamentos de Palmas](../imagens/Ambiental_3Ass.png)
+![Figura 04 - Localização das áreas de reserva ambiental dos assentamentos de Palmas](../imagens/Ambiental_3Ass.png)
 
 
 ```{r echo=FALSE, message=FALSE, include=FALSE}
@@ -206,7 +230,7 @@ Através da ferramenta *v.overlay*, foi calculada a área de sobreposição, que
 A área total, destinada para questões ambientais, como determina o código florestal brasileiro, é de `r (App+AreaReserva-Sobrepor)` ha.
 
 
-# Características do terreno
+## Características do terreno
 
 O projeto Topodata oferece o Modelo Digital de Elevação (MDE) e suas derivações locais básicas em cobertura nacional, elaborados a partir dos dados SRTM disponibilizados pelo USGS na rede mundial de computadores. Os primeiros dados do Topodata foram lançados em em agosto de 2008, e a partir daí o processamento dos dados foi sucessivamente inspecionado e revisado, com vistas a aprimoramentos e correções. 
 
@@ -214,7 +238,7 @@ Para possibilitar uma futura expansão do Topodata, foi feita uma nova revisão
 
 O acesso aos dados - imagens rasters e vetoriais - são através do link abaixo: <http://www.webmapit.com.br/inpe/topodata/>. Neste banco de dados podemos obter dados de: altitude, declividade, orientação, relevo sombreado, com resolução de 30 x 30 m.
 
-## Formato e descrição doss arquivos 
+### Formato e descrição doss arquivos 
 Os arquivos das imagens de declividade, altitude,orientação, relevo e  curvaturas, são em formato disponibilizados em .gif.  
 A nomemnclatura segue um padrão, sendo:
 Os primeiros dois números representam a latitude da imagem;  
@@ -236,15 +260,15 @@ As letras finais indicam a finalidade da imagem, sendo:
 `**H3** representa imagens de curvatura Horizontal de 3 classes.`
 
   
-## Altitudes e curvas de nível dos assentamentos 
+### Altitudes e curvas de nível dos assentamentos 
 O dados das altitudes são provenientes do arquivo raster fornecido pelo site "Topodata". A Partir do arquivo raster `Altitude_SL`, foi recortado a área pertencente ao assentamento, e calculados os indices a seguir para 10 grupos de altitudes.
 
-Através dos dados, e utilizando o roteiro descrito no tutorial, foi elaborado o mapa com as altitudes do terreno dos 3 assentamentos (Figura 2)
+Através dos dados, e utilizando o roteiro descrito no tutorial, foi elaborado o mapa com as altitudes do terreno dos 3 assentamentos (Figura )
 
-![Figura 2 - Altutudes e curvas de nível dos assentamentos de Palmas - PR](../imagens/Mapa Curvas_Altitude_3Ass.png)
+![Figura 5 - Altutudes e curvas de nível dos assentamentos de Palmas - PR](../imagens/AltitudesAssts.png)
 
 
-Na tabela 1 constam os dados da altitude da área de terra do Assentamento, divididas em 1 grupos, com as altitudes variando de 1067 a 1198 metros acima do nível do mar, e as respectivas porcentagens e área pertencentes ao grupo.
+Na tabela 2 constam os dados da altitude da área de terra do Assentamento, divididas em 1 grupos, com as altitudes variando de 1067 a 1198 metros acima do nível do mar, e as respectivas porcentagens e área pertencentes ao grupo.
 
 ```{r echo=FALSE, message=FALSE, include=FALSE}
 
@@ -255,9 +279,7 @@ Alt_estatistica <- read_delim("data/Alt_estatistica.txt", "|", escape_double = F
 
 
 
-Porém, é necessário manipular o nome das colunas, para ser possível trabalhar com os dados.
-
-```{r, include=FALSE, echo=FALSE, message=FALSE}
+```{r, echo=FALSE, results='hide', message=FALSE, error=FALSE, warning=FALSE}
 
 Altitude_SL<-Alt_estatistica%>%
   filter(X3=="from  to . . . . . . . . . . . . . . . . .")%>%
@@ -286,7 +308,7 @@ kable(AltAssts[ ],
       format = "simple", 
       digits = 1,
       padding = 2,
-      caption = "Tabela 1 - Representação das altitudes e curvas de nível dos Assentamentos de Palmas")
+      caption = "Tabela 2 - Representação das altitudes e curvas de nível dos Assentamentos de Palmas, PR")
 ```
   
   Os dados são os seguintes: A menor área está em altitude de `r min(Altitude_SL$De_Ate)` metros acima do nível do mar (ANM) com `r min(Altitude_SL$Ha)` hectares de área, ou seja, **`r min(Altitude_SL$Porcentagem)`** porcento da área total.
@@ -307,7 +329,7 @@ Grafico1 +ggtitle("Gráfico 1: Distribuição das terras de acordo com a altitud
 ```
 
 
-## Orientação do terreno
+### Orientação do terreno
 
 Os dados de orientação mostram para qual quadrante a área está inclinada. Serão usados os dados do arquivo raster de orientação, disponível no site TOPODATA, e recortado para a área do assentamento.
 
@@ -349,7 +371,8 @@ transmute(
     De=De,
     Até=Até)
 OrientAss4<-OrientAss4%>%
-  arrange(De)
+  arrange(De)%>%
+  add_column(.after="Porcentagem",Orientação=c("Norte (N)","Noroeste (NW)","Oeste (W)","Sudoeste (SW)","Sul (S)","Sudeste (SE(", "Leste (E)", "Nordeste (NE)"))
     
 #View(OrientAss4)  
  
@@ -357,7 +380,7 @@ OrientAss4<-OrientAss4%>%
 ```
 
 
-Os dados da orientação, calculados conforme explicado anteriormente, contam na tabela 2.
+Os dados da orientação, calculados conforme explicado anteriormente, contam na tabela 3.
   
 ```{r kable_b_dados, echo=FALSE, include=TRUE}
 
@@ -365,7 +388,7 @@ kable(OrientAss4[ ,3:1 ],
       format = "simple", 
       digits = 1,
       padding = 2,
-      caption = "Tabela 2 - Quantidade de metros quadrados de área de cada orientação, no assentamento Sâo Lourenço")
+      caption = "Tabela 3 - Área de cada orientação, nos assentamento de Palmas, PR")
 ```
   
 No gráfico 2 está rerpesentada a orientação das áreas de terras do assentamento, de acordo com a "Rosa dos vendos". A maior porcentagem de terras está voltada para o norte, com 16,6 % da área, seguido pela orientação nordeste e sudeste, com 15% cada, com menor porcentagem aparecem as orientações para o Sul (9.6%), Leste (8.4%) e Sudeste (7.7 %) da área.
@@ -373,17 +396,20 @@ No gráfico 2 está rerpesentada a orientação das áreas de terras do assentam
 ```{r echo=FALSE, include=TRUE}
 
 OrietNames<-c("N","NW","W","SW","S","SE", "E", "NE")
-OrientaHa<-Orient_NEst$Ha
+OrientaHa<-OrientAss4$Ha
 
-radial.plot(OrientaHa,labels=OrietNames,rp.type="r",label.prop=1.1, main="Gráfico 2: Área (ha) conforme orientação, do assentamento São Lourenço",
-            grid.unit="Ha",poly.col="green",radial.lim=c(0,250),show.grid.labels=1,
-            line.col = "red", lwd=5, grid.col = "blue")
+radial.plot(OrientaHa,labels=OrietNames,rp.type="r",label.prop=1.1, main="Gráfico 2: Área (ha) de terras conforme orientação, \n dos assentamentos de Palmas, PR",
+            grid.unit="Ha",poly.col="blue",radial.lim=c(0,300),show.grid.labels=1,
+            line.col = "blue", lwd=10, grid.col = "blue", radlab=0, start=1.6)
 
 ```
 
+Na figura 6 observa-se a oreintação do terreno no mapa dos assentamentos. 
+![Figura 6 - Mapa com as orientações do terrenos dos assentamentos de Palmas, PR](../imagens/Mapa Orientacao_3ASS.png)
 
-# Capacidade de uso segundo declividade do terreno
-## De acordo com @Lepsch1983
+
+### Capacidade de uso segundo declividade do terreno
+#### De acordo com @Lepsch1983
 Este manual, elaborado e publicado durante décadas, é recomendada primordialmente para fins de levantamentos do meio físico e planejamento de práticas de conservação do solo em propriedades ou empresas agrícolas, ou em pequenas bacias hidrográficas. Um estudo mais detalhado, entretanto, é necessário quando envolvam as condições socioeconômicas e aptidão agroclimática das culturas. Recomenda-se, sempre que possível, nesses casos, o emprego de sistemas mais convenientes, como o da Aptidão Agrícola [@Lepsch1983]. 
 
 No nosso caso, que tem como foco utilizar as informações e dados disponíveis/conhecidos nos bancos de dados de imagens na internet, não será considerado e discutivo com esta profundidade, nem coletados dados locais para aprimorar o estudo.
@@ -402,7 +428,7 @@ Para o cálculo da declividade foi utilizado o arquivo topodata Decliv(B), que a
 
 > 1. Classe  6: terras  impróprias  para  cultura,  pastagem  ou  reflorestamento,  podendo servir  apenas  como  abrigo  e  proteção  da  fauna  e  flora  silvestre,  como  ambiente  para recreação, ou para fins de armazenamento de água (LEPSCH et al., 83).
 
-```{r message = FALSE, echo = TRUE, comment=FALSE, warning=FALSE}
+```{r message = FALSE, echo = FALSE, comment=FALSE, warning=FALSE}
 
 Declive_B<- read_delim("data/declive_b.txt",
                               "|",
@@ -414,8 +440,7 @@ Declive_B<- read_delim("data/declive_b.txt",
 ```
 
 
-### organizando dados
-```{r, include=TRUE}
+```{r, message = FALSE, echo = FALSE, comment=FALSE, warning=FALSE}
 
 Declive_b<-Declive_B%>%
   filter(!is.na(X4))%>%
@@ -432,26 +457,26 @@ Declive_b<-Declive_B%>%
 ```
 
 
-Na tabela a seguir constam os dados das declividades, de acordo com a metodologia proposta por @Lepsch1983, dos assentamentos de Palmas.
+Na tabela 4 constam os dados das declividades, de acordo com a metodologia proposta por @Lepsch1983, dos assentamentos de Palmas.
   
-```{r kable_b_dados declive}
+```{r kable_b_dados declive, echo=FALSE, include=TRUE}
 
 kable(Declive_b, 
       format = "simple", 
       digits = 1,
       padding = 2,
-      caption = "5 - Área (M²) e respectiva porcentagem (%)  da declividade das áreas dos assentamentos de Palmas, PR, de acordo com @Lepsch1983")
+      caption = "Tabela 4 - Área (M²) e respectiva porcentagem (%)  da declividade das áreas dos assentamentos de Palmas, PR, de acordo com @Lepsch1983")
 ```
 
 
 De acordo com esses dados, pode-se verificar que a maior apenas 20.82% da área possui pequena o nenhuma dificuldade de conservação do solo (Classes 1 e 2). A maior parte da área (46,5%) tem sérios riscos de erosão do solo e são terras   adaptadas   em   geral   para   pastagens   e/ou   reflorestamento,   ou ainda impróprios para culturas, podendo servir apenas abrigo  e  proteção  da fauna  e  flora  silvestre,  como  ambiente  para recreação, ou para fins de armazenamento de água. 
  
-## De acordo com Embrapa 1994
+#### De acordo com Embrapa 1994
 O grau de inclinação do terreno, a comprimento da rampa, a cobertura do solo e o microrelevo intereferem na definição das classes de aptidão do solo, pois interferem na susceptibilidade da erosão. Para além da declividade, entretanto, interferem na suscebtibilidade da erosão as características como textura, estrutura, permeabilidade, profundidade, capacidade de retenão de água, presença de camadas compactadas e pedregosidade.
 
 Todas as características acima, são ncessárias para descrever com precisão as classes de aptidão do solo, mas como essas informações não estão disponíveis nos banco de dados, e não há condições nem objetivo de busca-las, estaremos apresentando aqui somente as classes de solo em função da declividade dotereno. Este dado é um indicativo das limitações do uso do solo para cultivos agrícolas, podendo sofrer alterações em função das demais características @Embrapa1994. 
 
-Tabela 7. Classes de relevo em função da declividade, segundo @Embrapa1994
+Tabela 5. Classes de relevo em função da declividade, segundo @Embrapa1994
 
 Classe nº | Classe de relevo | Declividade (%)
 --------- | ---------------- | -------------------
@@ -464,7 +489,7 @@ Classe nº | Classe de relevo | Declividade (%)
 ----	
 
 
-```{r  Buscando os dados, message = FALSE, echo = TRUE, comment=FALSE, warning=FALSE}
+```{r  Buscando os dados, message = FALSE, echo = FALSE, comment=FALSE, warning=FALSE}
 
 Declive_C<- read_delim("data/declive_c.txt",
                               "|",
@@ -476,7 +501,7 @@ Declive_C<- read_delim("data/declive_c.txt",
 ```
 
 
-```{r Organizando os dados, message = FALSE, echo = TRUE, comment=FALSE, warning=FALSE }
+```{r Organizando os dados, message = FALSE, echo = FALSE, comment=FALSE, warning=FALSE }
 
 Declive_c<-Declive_C%>%
   filter(!is.na(X4))%>%
@@ -495,20 +520,20 @@ Declive_c<-Declive_C%>%
 
 Na tabela 6 constam os dados da quatidade de m² de área de cada classe de declividade, de acordo com @Embrapa1994, dos assentamentos de Palmas.
   
-```{r}
+```{r  echo=FALSE, include=TRUE}
 
 kable(Declive_c, 
       format = "simple", 
       digits = 1,
       padding = 2,
-      caption = "6 - Quantidade de metros quadrados de área de cada classe de declividade, conforme classificação da Embrapa (1991) no assentamento Sâo Lourenço")
+      caption = "Tabela 6 - Área (m²) de cada classe de declividade, conforme classificação da Embrapa (1991) nos assentamentos de Palmas, PR")
 ```
 
  
   
-Na imagem 10 pode ser observada a distribuição das áreas de acordo com a declividade segundo Embrapa 1994.
+Na Figura 7 pode ser observada a distribuição das áreas de acordo com a declividade segundo Embrapa 1994.
 
-![Imagem 10 - Declividade das áreas dos assentamentos de Palmas, PR, segundo Embrapa 1999](../imagens/declividadeAssts.png)
+![Figura 7 - Declividade das áreas dos assentamentos de Palmas, PR, segundo Embrapa 1999](../imagens/declividadeAssts.png)
 
 
 
@@ -520,49 +545,337 @@ As analises dos solos coletados, bem como as interpretações foram entregues as
 
 Além disso, foram elaboradas os mapas que serão apresentaos na sequência, onde constam os níveis de cada elemento correspondente ao local da coleta do solo. Com esses mapas, é possível verificar a distribuição da fertilidade dos solos nos assentamentos, mas, com maior precisão, para cada local coletada.
 
-O primeiro mapa é sobre o pH das áreas amostradas (figura 5)
-
-![Figura 5 - Mapa do pH dos solos amostrados](../imagens/Mapa_pH_3Ass.png)
-
-O segundo mapa se refere à saturação pr bases (V%). 
-
-![Mapa representando a saturação de Bases (V%)](../imagens/Mapa_V_3Ass.png)
+## Acidez dos solos dos assentamentos
+O pH é um dos critérios utilizados para definir a necessidade de calagem, além da saturação de bases e da neutralização do aluminio. No Paraná, o manual recomenda a necessidade de calagem através da saturação de bases (V%). Mesmo assim, o pH é um indicativo de acides de solo, e merece atenção, já que em outras regiões, é utlizado para a recomendação de calagem.
+Das 61 amostras coletadas o pH médio das é de 4,61, e a mediana é de 4,55, indicando forte acidez na área, o que está de acordo com o tipo de solo característico no local.
 
 
-O Terceiro mapa elaborado foi o de matéria orgânica no solo (MO).
+## Classes de interpretação
+Para definir as classes de interpretação do pH, foi utilizado p (@PR2017). 
+```{r pHClasses, echo=FALSE, include=FALSE}
 
-![Mapa representando os níveis de Matéria Orgânica do Solo (MO)](../imagens/Mapa_MO_3Ass.png).
+ArqBase <- read_delim("data/Assent_Result_Solo.csv", delim = ",")
 
+ArqBase1<-ArqBase %>% mutate(ClassepH = case_when(
+pH <4 ~ "Muito Baixo",
+pH <4.4 ~ "Baixo",
+pH <4.9 ~ "Médio",
+pH <5.5 ~ "Alto",
+pH <=6.0 ~ "Muito alto",
+pH >6 ~ "Condição a evitar"))
 
-Os dados acima distribuídos nos mapas de acordo com o local de coleta também podem ser visualizados na tabela 3.
-
-```{r echo=FALSE, message=FALSE, include=FALSE}
-library(readr)
-Assent_Result_Solo <- read_csv("data/Assent_Result_Solo.csv")
-str(Assent_Result_Solo)
-```
-
-```{r echo=FALSE, message=FALSE}
-Rasult_pHVMOPK<-Assent_Result_Solo%>%
-    dplyr::select(Linha,pH, Fosforo, K_mg_k, MO, Sat_Base,CTCpH7)
 ```
 
 
-```{r echo=FALSE, message=FALSE}
+```{r include=FALSE, echo=FALSE}
+pH_Classes<-ArqBase1%>%
+    group_by(
+      "Classe de interpretação do pH"=ClassepH
+)%>%
+  summarise(
+    "Amostras por Faixa"=n(),
+    "pH Médio por faixa" = mean(pH)
+)
 
-kable(Rasult_pHVMOPK[], 
+```
+
+```{r echo=FALSE, message=FALSE, error=FALSE, warning=FALSE}
+pH_Classes%>%
+ kable(format="simple", 
+      digits=1,
+      padding = 2,
+      caption = "Tabela 2 - Classe de interpretação do solo, pH médio, número de amostras correspondentes")
+```
+
+Das 61 análises, 44 estão na classe de interpretação médio, baixo ou muito baixo, ou seja, com pH menor que 4,9, e apenas 5 com pH acima de 6.
+
+### Média de pH, V% e CTCpH7, por época de calagem
+Uma das questões do formulário pedia para preencher sobre a aplicação anterior de calcário na área. Para isso, foram dadas 5 alternativas: "0 = Não sabe ou nunca", "1 = na safra passada", "2 = entre 2 a 5 safras passadas", 5 = mais de 5 safras passadas".
+
+
+```{r include=FALSE, echo=FALSE}
+pH_epoca_cal<-ArqBase%>%
+    group_by(
+      "Última Calagem*"=FaixapH
+)%>%
+  summarise(
+    "Número amostras" = n(),
+    "Média pH por época de calagem" = mean(pH),
+    "Média V% por época de calagem"=mean(Sat_Base)*100,
+    "Média CTCpH7 por época de calagem"=mean(CTCpH7)
+)
+#head(pH_epoca_cal)
+```
+
+
+```{r echo=FALSE, include=FALSE}
+pH_epoca_cal %>%
+  kbl( digits=2,
+      padding = 2,
+      caption = "Tabela 3 - pH, V%, CTCpH7 e numero de amostras de acordo com a época da última calagem nas amostras coletadas nos assentamentos São Lourenço e Margem do Iratir, Palmas, PR") %>%
+  kable_classic(full_width = F, html_font = "Cambria")%>%
+  footnote( "* 0 = Não sabe ou nunca, 1 = na safra passada, 2 = entre 2 a 5 safras passadas, 5 = mais de 5 safras passadas", general_title="Legenda:")
+
+```
+
+Das 61 amostras, 22 nunca receberam calcário, e apresentam pH médio de 4,53, V% médio de 22,72 e CTC a pH7 médio de 22,06. As demais, que receberam calcário, tem pH médio de 4,58, V% médio de 31,26, e CTC a pH7 médio de 21,06.
+
+## Necessidade de Calagem
+Vou calcular a necessidade de calagem considerando o V% adequado de 80, pela fórmula
+$NC(t  ha^{⁻1}) = [(V2 - V1) * CTCph7] PRNT$
+
+```{r echo=FALSE, include=FALSE}
+ArqBase1<-ArqBase1%>%
+  mutate(NC=(0.8 - Sat_Base)*CTCpH7)
+#View(ArqBase1)
+
+NC_Calagem<-ArqBase1%>%
+    group_by(
+      FaixapH
+)%>%
+  summarise(
+    "NC" = mean(NC),
+    "Número de Amostras" = n(),
+    FaixapH=mean(FaixapH)
+)%>%
+ add_column(.after="FaixapH",Calagem=c("sem calcário", "com calcário","com calcário", "com calcário"))
+
+ 
+NC_Calagem1<-NC_Calagem%>%
+    group_by(
+      Calagem
+)%>%
+  summarise(
+    "Necessidade de Calagem" = mean(NC)
+)
+
+
+```
+
+A correção da acidez, através da aplicação do calcário, eleva o pH, a soma de bases e a V, e diminui o H + Al do solo. A duração do efeito da correção ainda não foi muito estudada, mas, como pode ser observado no estudo de Ciotta et al (2004), pode ser de até 12 anos. Esses resultados evidenciam que a aplicação do calcário não “corrigiu” o solo, e indicam que pode ter havido um descuido na sua aplicação tanto na subdosagem, quanto na sua incorporação.
+
+
+Verifica-se que há uma diferença (p = 0,05) entre a NC para as amostras
+“sem calcário” (NC = 13,1 t/ha) e as “com calcário” (NC = 10 t/ha) Nas áreas/amostras onde foi aplicado calcário, a necessidade é em média de 10,7 t/ha.
+
+O mapa com as informações do pH das áreas amostradas constam na figura 8.
+
+![Figura 8 - Mapa do pH dos solos amostrados](../imagens/FertilidadeAssts_pH.png)
+
+O mapa com as informações da Saturação de Bases (V%) consta na figura 9. 
+
+![Figura 9 -Mapa representando a saturação de Bases (V%)](../imagens/FertilidadeAssts_V%.png)
+
+
+## Matéria orgânica no solo
+A média geral de matéria organica no solo das amostra é de 8%, com variação de 0 a 18,7%.
+
+
+### Classe de Interpretação de Matéria Orgânica
+
+```{r echo=FALSE, message=FALSE}
+ArqBase1<-ArqBase1 %>% mutate("Classe_de_interpretação" = case_when(
+MO <0.7 ~ "Muito Baixo",
+MO <1.49 ~ "Baixo",
+MO <2.49 ~ "Médio",
+MO <3.49 ~ "Alto",
+MO >3.5 ~ "Muito alto"))
+
+MO_Classes<-ArqBase1%>%
+    group_by(
+     Classe_de_interpretação
+)%>%
+  summarise(
+    "Número de amostras"=n(),
+    "Média de Concentração de MO (%)" = mean(MO)
+    
+)
+
+```
+
+
+```{r, echo=FALSE, include=TRUE}
+kable(MO_Classes, 
       format = "simple", 
       digits = 1,
       padding = 2,
-      caption = "Tabela 3 - Resultado das análises do solo das amostras coletadas no assentamentos")
+      caption = "Tabela 7 - Número de amostras, com a média de concentração de Matéria Orgânica (%) de acordo com a classe de interpretação, dos solos dos assentamentos de Palmas, PR")
+
+```
+
+O mapa das informações sobre a concentração de matéria orgânica no solo (MO) pode ser vista na Figura 10.
+
+![Figura 10 - Mapa representando os níveis de Matéria Orgânica do Solo (MO)](../imagens/FertilidadeAssts_MO.png).
+
+A maioria das amostras (53) apresentou Matéria orgânica Muito alta. Isso se deve ao fato de estarmos numa altitude superior a 1000 m, com baixa interperização da materia orgânica. 
+
+## Fósforo
+Para as classes de interpretação do fósforo, o Manual do Paraná diferencia entre quantidade de argila e cultura.
+Em relação à argila, todas as amostras possuem mais de 50% de argila, por isso não há distinção entre a argila para interpretação do P. Emr relação à cultura, há diferenças na interpretação para culturas em geral e para olerícolas (estas duas categorias atendem ao que é cultivado pelos assentados).
+
+Nos dados das análises de solo relativos ao fósforo foram verificados outlayers, que prejudicam uma análise estatística, sendo por isso removidos. A média dos teores de fósforo, nas análises dos assentamentos é de 7 mg k-1. 
+
+### Classes de interpretação de fósforo para culturas em geral
+```{r echo=FALSE, message=FALSE}
+ArqBase1<-ArqBase1 %>% mutate(Classe_P_Geral = case_when(
+Fosforo <3 ~ "Muito Baixo",
+Fosforo <6.99 ~ "Baixo",
+Fosforo <9.99 ~ "Médio",
+Fosforo <12 ~ "Alto",
+Fosforo <60 ~ "Muito alto",
+Fosforo > 60 ~"Condição a evitar"))
+
+P_G_Classes<-ArqBase1%>%
+    group_by(
+      Classe_P_Geral
+)%>%
+  summarise(
+    "Media P (mg k-1)" = mean(Fosforo),
+   "Número de amostras"=n()
+    )
 ```
 
 
-# Simulação de recomendação de adubação para Macieira
-cinco assentados estão implantando pomares de macieiras em suas propriedades, com o objetivo de incrementar a renda das familias. Com vistas a facilitar a interpretação dos dados, foi elaborado um script no "R" para gerar a interpetação e recomendação do solos, com base no Manual de Adubação e calagem para os estados do Rio Grande do Sul e Santa Catarina [@CQFSRS/SC2004], já que no manual do Paraná não há recomendação específica para a cultura da macieira. 
+```{r, echo=FALSE, include=FALSE}
+kable(P_G_Classes, 
+      format = "simple", 
+      digits = 1,
+      padding = 2,
+      caption = "Tabela 8 - Número de amostras, com a média do P (mg kg-1) de acordo com a classe de interpretação, dos solos dos assentamentos de Palmas, PR")
+
+```
+
+Para a categoria de culturas em geral, temos 44 amostras. As outras 17 amostras estão nas classes Alto, muito alto ou condição a evitar.
+
+### Classe de interpretação para olerícolas
+```{r, echo=FALSE, include=FALSE}
+ArqBase1<-ArqBase1 %>% mutate(Classe_P_olerícolas = case_when(
+Fosforo <8.0 ~ "Muito Baixo",
+Fosforo <20.99 ~ "Baixo",
+Fosforo <49.99 ~ "Médio",
+Fosforo <99.9 ~ "Alto",
+Fosforo <300 ~ "Muito alto",
+Fosforo < 1000 ~"Condição a evitar"))
+
+P_ole_Classes<-ArqBase1%>%
+    group_by(
+      Classe_P_olerícolas
+)%>%
+  summarise(
+    "Media P (mg k-1)" = mean(Fosforo),
+   "Número de amostras"=n()
+)
+
+```
+
+
+```{r, echo=TRUE}
+kable(P_ole_Classes, 
+      format = "simple", 
+      digits = 1,
+      padding = 2,
+      caption = "Tabela 9 - Número de amostras, com a média do P (mg kg-1) de acordo com a classe de interpretação para olerícolas , dos solos dos assentamentos de Palmas, PR")
+
+```
+
+No caso das classes do P pára olerícolas, temos 55 médias, baixas ou muito baixas, e apenas 2 na classe alto, e 4 na classe muito alto. 
+
+![Figura 11 - Mapa representando os níveis de Fósforo no solo](../imagens/FertilidadeAssts_P.png).
+
+
+## Potássio
+
+A insterpretação dos teores de potássio, de acordo com o [@PR2017] se dá em 6 faixas, de acordo com a concentração em K trocável (extraído por Mehlich-1), e com as culturas a serem cultivadas. Desta forma, possui duas faixas para interpretação, sendo uma para culturas em geral, e outra para olericolas, alfafa e café. 
+Sendo que uma das principais atividades dos assentados dos quais foram amostrados os solos é a olericultura, serão  apresentados as classe para esta atividade.
+```{r, echo=FALSE, inlcude=FALSE}
+ArqBase1<-ArqBase1 %>% mutate(Classe_K_olerícolas = case_when(
+K_cmol <0.15 ~ "Muito Baixo",
+K_cmol <0.30 ~ "Baixo",
+K_cmol <0.45 ~ "Médio",
+K_cmol <1.20 ~ "Alto",
+K_cmol <10 ~ "Muito alto",
+K_cmol < 1000 ~"Condição a evitar"))
+
+K_ole_Classes<-ArqBase1%>%
+    group_by(
+      Classe_K_olerícolas
+)%>%
+  summarise(
+    "Media P (mg k-1)" = mean(Fosforo),
+   "Número de amostras"=n()
+    )
+arrange(K_ole_Classes, "Número de amostras")
+
+```
+
+
+```{r}
+kable(K_ole_Classes, 
+      format = "simple", 
+      digits = 1,
+      padding = 2,
+      caption = "Tabela 10 - Número de amostras, com a média do K (cmolc dm-3 ) de acordo com a classe de interpretação para olerícolas , dos solos dos assentamentos de Palmas, PR")
+
+```
+
+
+Das amostras coletadas, 30 apresentam teor de Potássio alto ou muito alto, enquanto que outras 18 apresentam teor médio, e 13 apresentam teor baico ou muito baixo.
+
+
+O mapa da distribuição das amostras e as concentrações de potássio constam na Figura 12.
+
+![Figura 12 - Mapa representando os níveis de Potássio no solo dos assentamentos de Palmas, PR](../imagens/FertilidadeAssts_K.png).
+
+
+
+Os dados de fertilidade de solo indicam que há uma grande disparidade entre os solos coletados, sem relação clara com a declividade ou altitude. Isso pode ser justificado pelo fato de que muitos solos foram coletados em áreas cultivadas, que receberam calagem e adubações ao longo dos últimos anos.
+
+As amostras analisadas, indicam, entretanto algumas caracerísticas correlacionadas com o tipo de solo característico dos assentamentos, ou seja: pH baixo (<5,5) e V% baixo (<65%), e alta concentração de Matéria orgânica. De forma geral, os solos dos assentamentos estudados necessitam de correção da acidez para atingir a saturação por bases considerada adequada para o desenvolvimento das espécies agrícolas cultivadas. Os resultados das análises do solo indicam que pH médio das amostras está na classe “médio” , segundo @CQFSRS. No entanto, das 61 amostras, 26 amostras estão com seu pH na classe “baixo” ou “muito baixo”, pH este tolerado apenas para as culturas de eucalipto, Pinus spp. e erva-mate. A maioria das culturas necessita de um pH entre 5,0 a 5,5 para o seu adequado desenvolvimento. Outras, como grande parte das olerícolas, necessita de pH entre 5,6 a 6,0. No Paraná, se usa a saturação de bases (V) como critério para calcular a necessidade de calcário (@CQFSRS).
+Com situação equiparada ao pH, a média da saturação de bases (V%) das amostras é de 28%. A maioria das culturas agrícolas responde adequadamente com a V acima de 51%, sendo que a maioria das olerícolas necessita de uma V acima de 71%, o que equivale ao pH 5,6. 
+Para comparar o efeito da aplicação de calcário nas propriedades químicas
+do solo, as amostras foram separadas em dois grupos: o grupo “sem calcário” das
+áreas em que não houve aplicação de calcário nos últimos 10 anos; e o grupo “com
+calcário", com as amostras onde houve aplicação de calcário nos últimos 10 anos.
+Entre as amostras avaliadas (Tabela 2), 39 receberam calcário nos últimos
+10 anos, e as outras 22 não receberam calcário neste período. Os resultados das
+análises apresentaram diferenças para V% (p = 0,08), m% (p = 0,09) e H + Al
+(p=0,05), mas não houve diferença para o pH e CTC, entre as amostras que
+receberam e as que não receberam calcário. A correção da acidez, através da aplicação do calcário, eleva o pH, a soma de
+bases e a V, e diminui o H + Al do solo. A duração do efeito da correção ainda não
+foi muito estudada, mas, como pode ser observado no estudo de Ciotta et al (2004),
+pode ser de até 12 anos. Esses resultados evidenciam que a aplicação do calcário
+não “corrigiu” o solo, e indicam que pode ter havido um descuido na sua aplicação
+tanto na subdosagem, quanto na sua incorporação.
+Para verificar se a aplicação do calcário realizada nos últimos 10 anos tem
+algum efeito sobre a necessidade de calcário (NC), foi calculado a NC através da
+equação (NC = (V2 - V1)*CTC a pH 7,0).
+Verifica-se que há uma diferença (p = 0,05) entre a NC para as amostras
+“sem calcário” (NC = 13,1 t/ha) e as “com calcário” (NC = 10 t/ha) (Gráfico 1). Este resultado mostra que o uso do calcário, apesar de não ter apresentado
+eficiência na diminuição d o pH e da CTC, diminuiu a necessidade de calagem para
+corrigir o solo, de acordo com as análises realizadas neste ano.
+A respeito dos objetivos da aplicação do calcário, os dados de utilização do
+solo foram agrupados pela cultura atualmente implantada em cada área. Na Tabela
+3 é possível observar a relação entre as épocas de calagem e o tipo de cultivo da
+área. Analisando os dados, é possível notar que, dentre as áreas em que a
+aplicação de calcário foi realizada na safra passada, cerca de 55% correspondem à
+produção olerícola. Pode-se relacionar esse resultado à importância econômica
+desse tipo de cultura nas propriedades pois, na maioria dos casos, a olericultura é a
+principal fonte de renda desses agricultores.
+Uma hipótese que justifica a aplicação do calcário nessas áreas pode ser
+atribuída ao incentivo a este tipo de cultura por parte da APROPAL, visto que a
+maioria desses assentados participam desta associação. Entretanto, apesar da
+calagem ter sido realizada, pode-se afirmar que a correção do solo foi feita de forma
+ineficiente e isso pode estar relacionado à falta de conhecimento técnico, tanto para
+o cálculo da necessidade de calagem quanto para a conversão desses números
+conforme o calcário disponível para uso. A respeito das demais respostas, não é possível determinar se existe alguma
+relação entre a época da calagem e o tipo de produção da área.
+4 Considerações Finais
+De forma geral, os solos dos assentamentos São Lourenço e Margem do
+Iratim necessitam de correção da acidez para atingir a saturação por bases (V)
+considerada adequada para o desenvolvimento da maioria das espécies agrícolas.
+Além disso, a olericultura foi a atividade para a qual mais foi aplicado calcário, porém
+ainda em quantidades abaixo da indicada.
 
-Neste manual diz: "Os fertilizantes fosfatado e potássico indicados na adubação de pré-plantio devem ser aplicados a lanço na área total e incorporados na camada de zero a 20 cm de profundidade", pg 249.
-Este script pode ser acessado no link <https://git.disroot.org/Adenor-W/Assentamento/src/branch/master/tutoriais/Tutorial_6_Macieira.Rmd> e no anexo 5. O script ppode ser utilizado para o banco de dados disponível no repositório do git. Também pode serir para outra base de dados de análises, desde que os dados estejam organizados da mesma forma, e que o interessado tenha uma pequena noção do manipulação de dados no software "R". É importante ressaltar que, este script, é apenas uma pequena amostra das possibilidade de automação de serviços rotineirosd através de tecnologia da informação, e pelos softwares já citados durante o presente relatório. A única informação que necessito informar ao rodar o script, é o número da análise que será interpretada.
 
 # Tuturiais
 A sencunda parte do relatório apresenta os tutorias elaborados para o tratamentos dos dados no **"R"** e dos mapas no **"Qgis"**. Ambos são softwares livres, e esses tutoriais podem ser utilizados eventualmente para a realização de atividades semelhantes.
@@ -616,12 +929,6 @@ A interpolação de dados serve para eliminar o chamado “efeito mosaico”  ou
 No tutorias, foi utlizado a ferramenta 
 >>> o tuturial não está completo
 
-## Recomendações adubação macieira
-Este documento tem como finalizade buscar uma recomendação adequada para a implantação e desenvolvimento da cultura da macieira na propriedade de IFPR, em Palmas. No Manual de adubação e calagem para o estado do Paraná [@PR2017] não há recomendação específica para a cultura da macieira. Por isso, a base para a recomendação será o Manual de Adubação e calagem para os estados do Rio Grande do Sul e Santa Catarina [@CQFSRS/SC2004].
-Através do tutorial, que busca o banco de dados das análises do solos existentes na pasta especificada, bascam informar o número da análise a ser interpretada, e rodar o script.
-
-
-O tutorial pode ser acessoado aqui <https://git.disroot.org/Adenor-W/Assentamento/src/branch/master/tutoriais/Tutorial_6_Macieira.Rmd>
 
 ## Uso do controle de versões GIT 
 "GIT" é é um sistema de "controle de versões distribuído", que é usado para registrar o histórico de edições de qualquer tipo de arquivo (Exemplo: alguns livros digitais são disponibilizados no GitHub e escrito aos poucos publicamente).

ResumoExpandido1.Rmd

@@ -60,7 +60,7 @@ ArqBase%>%
 ## pH
 ```{r}
 summary(ArqBase$SatAl)
-,hist(ArqBase$SatAl)
+hist(ArqBase$SatAl)
 sd(ArqBase$SatAl)
 
 ```
@@ -154,11 +154,11 @@ $NC(t ha^{⁻1}) = \[(V2 - V1) * CTCph7]/ PRNT$
 ```{r}
 ArqBase1<-ArqBase1%>%
   mutate(NC=(0.8 - Sat_Base)*CTCpH7)
-
+View(ArqBase1)
 
 NC_Calagem<-ArqBase1%>%
     group_by(
-      pHCartesiano
+      ClassepH
 )%>%
   summarise(
     Média = mean(NC),
@@ -272,19 +272,19 @@ hist(ArqBase1$Fosforo)
 Observa-se no histograma, que há outleyers. Verifiquei na listagem, e observei que há duas análises com resultado = 0, e 5 com resultado acima de 78. Vou excluir esses para verificar os dados depois disso
 
 ```{r}
-fosforo<-ArqBase1%>%
+fosforo1<-ArqBase1%>%
   filter(Fosforo<78& Fosforo>0)
 
-hist(fosforo$Fosforo)
-summary(fosforo$Fosforo)
+hist(fosforo1$Fosforo)
+summary(fosforo1$Fosforo)
 ```
 
-Depois de tirado os outlayers, temos média de 7 mg k-1 de Fósforo.
+Depois de extraídos os outlayers, temos média de 7 mg k-1 de Fósforo.
 
 #### Classes de interpretação geral.
 Para as classes de interpretação do fósforo, o Manual do Paraná diferencia entre quantidade de argila e cultura.
-Em relação à argila, todas as amostras possuem mais de 50% de argila.
-Emr elação à cultura, serão apresentadas aqui a classificação para culturas em geral, e a classificação para olerícolas (estas duas categorias atendem ao que é cultivado pelos assentados).
+Em relação à argila, todas as amostras possuem mais de 50% de argila, por isso não há distinção entre a argila para interpretação do P.
+Emr relação à cultura, há diferenças na interpretação para culturas em geral e para olerícolas (estas duas categorias atendem ao que é cultivado pelos assentados).
 ##### Classe de interpretação para culturas em geral
 ```{r}
 ArqBase1<-ArqBase1 %>% mutate(ClasseP_Geral = case_when(