Avaliação de correlações entre enzimas biológicas 𝛃-glucosidases e arilsulfatases com parâmetros físico-químicos de solos
Resumo
A qualidade do solo pode ser estimada a partir de indicadores de qualidade. Esses indicadores são características mensuráveis que permitem acompanhar e avaliar as alterações ocorridas em um dado ecossistema. Neste contexto, o presente trabalho teve por objetivo avaliar possíveis correlações entre as atividades enzimáticas da arilsulfatase e da ß-glicosidase com os parâmetros enxofre, potencial hidrogeniônico (pH), acidez potencial (SMP), cobre e matéria orgânica (MO). Para tanto, realizou-se uma série de análises químicas e biológicas em diferentes amostras de solo que foram coletadas no estado do Rio Grande do Sul, entre 0 e 20 cm de profundidade. Em seguida, o conjunto de dados obtido foi avaliado por meio de testes de correlação de Spearman e Pearson. No geral, os resultados não evidenciaram correlação entre o teor de enxofre e as enzimas, visto que este elemento foi reprovado no teste de normalidade, além de apresentar baixo coeficiente de correlação (r), variando de -0,106 a 0,129. Os níveis de acidez (pH e SMP), além de possuírem baixa correlação com as enzimas em alguns casos, apresentaram elevado p-valor que aumenta a incerteza desse teste. O elemento cobre, por outro lado, apresentou correlação moderada com a enzima ß-glicosidase no teste de Spearman, com r = 0,506 e aceitável p-valor de 0,044. Além disso, foi observado que há uma correlação positiva entre as atividades enzimáticas e a MO, tanto no teste de Spearman como no de Pearson, sendo que este último evidenciou coeficiente de correlação moderado (r = 0,562) entre MO e arilsulfatase e correlação forte (r = 0,738) entre MO e ß-glicosidase. O teste de Spearman, por sua vez, demonstrou claramente que há uma correlação moderada entre MO e ambas as enzimas. Por fim, esse trabalho evidenciou a importância de se realizar estudos dessa natureza, a fim de difundir e agregar o componente biológico às análises de rotina de solos. É importante salientar ainda que a análise de um número maior de amostras, assim como a alteração da profundidade de coleta, irá certamente contribuir para uma melhor compreensão dessas correlações. [resumo fornecido pelo autor]