O conhecimento da variação espacial de atributos de solo pode contribuir para o planejamento de lavouras comerciais, objetivando a agricultura de precisão. O presente trabalho teve por objetivo estudar a variabilidade espacial da condutividade elétrica do extrato de saturação (CEes), do pH do extrato de saturação (pHes) e da porcentagem de sódio trocável (PST) de um Neossolo Flúvico, no Perímetro Irrigado Engenheiro Arcoverde, município de Condado, PB. Amostras de terra foram coletadas em 53 pontos a intervalos irregulares de 100 m, nas camadas de 0-20, 20-40 e 40-60 cm de profundidade. Os dados foram avaliados por estatística descritiva e pela análise da dependência espacial, com base no ajuste de semivariogramas. Observou-se alto coeficiente de variação para CEes e PST e baixo para pHes, tendo estes coeficientes diminuído com o aumento da profundidade. Ajustou-se os modelos exponencial e esférico para CEes e PST e modelo exponencial para pHes. A CEes e a PST revelaram dependência variando de fraca a moderada, enquanto o pHes apresentou fraca dependência espacial, com alcances variando de 45 a 1.301 m para CEes; 61 a 1.431 m para PST e 30 a 80 m para pHes. Palavras-chave: Estatística descritiva, geoestatística, krigagem.

Knowledge of spatial variation of soil attributes may contribute to the planning of commercial agriculture aiming at precision agriculture. The objective of this work was to study the spatial variability of electrical conductivity of saturation extract (ECse), potential ionic hydrogen in the saturated soil (pHse) and the exchangeable sodium percentage (ESP) of a Fluvic Neossol, in the Irrigated Perimeter Engenheiro Arcoverde, district of Condado-PB, Brazil. Soil samples were collected in a irregular grid with a spacing of 100 m, at layers depth of 0 to 0.20 m, 0.20 to 0.40 m and 0.40 to 0.60. The data was analyzed with descriptive statistics and geostatistics, by fitting semivariogram models. It was observed high coefficient of variation for ECse and ESP and low for pHse; these coefficients decreased with increasing depth. The exponential and spherical models were fitted to CEes and PST and exponential model for pHes. The ECse and ESP presented from weak to moderate spatial dependence and pHse a weak spatial dependence, ranging from 45 to 1.301 m for CEes; 61 to 1.431 m for PST and 30 to 80 m for pHes. Keywords: Descriptive statistics, geostatistics, kriging.