Influencia de la variabilidad espacial del suelo sobre parámetros del cultivo caña de azúcar (saccharum officinarum) en Monay, estado Trujillo

Resumen

Un estudio sobre variabilidad espacial de suelos fue realizado sobre un tablón  de 1,82 ha, sembrada de Caña de Azúcar en la estación experimental del Núcleo Universitario “Rafael Rangel” de la Universidad de los Andes, estado Trujillo.    Se hizo un muestreo de suelos para tomar dentro del área de estudio un total de 88 puntos,  las muestras fueron tomadas a dos profundidades 0–30 y 30–50 cm. En el horizonte superficial se analizó: pH, CE, Ca, Mg, P, K, a, L, A; en el horizonte subsuperficial: pH, CE, Ca y Mg. Se hicieron mediciones del diámetro del tallo y la altura de la planta para cada sitio de muestreo. Los datos  fueron procesados utilizando estadística clásica y  el análisis geoestadístico, incluyendo semivariogramas omnidireccionales, a partir de los cuales se produjeron mapas de contorno, siguiendo el método de interpolación “Kriging”. La mas alta variabilidad, según la estadística clásica, fue mostrada por las variables P y K, cuyo coeficiente de variación fue mayor de 65%. La relación entre las variables analizadas y los parámetros del cultivo fue muy baja, tal como lo indicaron los coeficientes de correlación y determinación a excepción de la variable limo, la cual presentó la correlación negativa mas alta (-0.24) y (-0.21) con las variables altura y diámetro del tallo respectivamente. El análisis geoestadístico indicó que el Nugget ó varianza al azar se presenta en baja proporción  con respecto a la varianza espacial en la mayoría de las variables analizadas, lo cual indica que hay una marcada dependencia espacial de estas variables en el suelo.

Palabras Claves: variabilidad de suelos, semivariogramas, geoestadística, nugget, kriging.

Abstract

A soil spatial variability study was conducted on a 1.82 ha sugarcane field in the Estación Experimental of the Núcleo Universitario Rafael Rangel, Universidad de Los Andes in Monay, Trujillo state.  Soil sampling was performed following a geostatistics design with 88 sampling points. At each site, soil samples were taken at 0 to 30 and 30 to 50 cm depth.  In the surface horizon, pH, electric conductivity, and contents of Ca, Mg, P, K, sand, silt, and clay were analyzed. In the subsurface horizon, only pH, electric conductivity, and Ca and Mg contents were determined. Plant height and stem diameter were also measured at each site. The data was statistically and geostatistically analyzed, omnidirectional semivariograms were generated, and contour maps were drawn for each variable using the kriging interpolation technique.  According to the statistics analysis, the variables P and K showed the highest variability, their variation coefficient was larger than 65%. The relationships among the analyzed variables and crop parameters were very low, such as the correlation and determination coefficients indicated.  Only the silt content showed the highest negative correlations (-0.24) and (-0.21) with the variables plant height and stem diameter, respectively. The geostatistics analysis revealed that the majority of the studied variables had a high spatial dependence, the nugget or random variance was a low proportion of the total variance for each case. 

Key words: soil variability, semivariograms, geostatistics, nugget, kriging.