Vicente de Jesús Vega-Blancas, D. S. Fernández-Reynoso, Antonia Macedo-Cruz, J. D. Rios-Berber, Alejandrina Ruiz-Bello
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Abstract
La fertilidad del suelo es la capacidad más importante en la nutrición de las plantas y su variabilidad espacial puede determinarse mediante técnicas geoestadísticas que permiten mapear y delimitar áreas de manejo. Una de las ventajas importantes de los sistemas de información geográf ica (SIG) es el análisis espacial, en particular el uso de las interpolaciones de diferentes variables físicas químicas del suelo. El objetivo del trabajo fue analizar la fertilidad del suelo en la comunidad de Santo Domingo, Huasca de Ocampo, Hidalgo; utilizando mapas temáticos creados por el método de interpolación Kriging ordinario y validados con las técnicas de validación en campo y cruzada para las variables de fertilidad del suelo: contenido de nutrientes N, P, K, Ca, Mg y Na, y las propiedades pH, CE, MO y CIC. La información estadística para las variables demostró ser uniforme y fácilmente predecible; a excepción del pH y MO donde se observa poca representatividad de la media asociadas a una variabilidad intrazonal. El modelo seleccionado para el ajuste del semivariograma experimental, que mejor ajustó al de las variables estudiadas, fue el modelo Gaussiano; a excepción de la variable CE la cual se ajustó al modelo esférico. Los resultados muestran suelos con pH<6.0, que indica suelos ácidos, por lo tanto, los nutrientes Ca, P y Mg están menos disponibles para la planta. Asimismo, los nutrientes primarios como el N, P y K se encuentran en cantidades def icientes. Se concluye que los mapas obtenidos en este estudio, a partir, del modelo Kriging ordinario y los dos tipos de validación utilizados, es una herramienta útil como aproximación y referencia para determinar en buena medida la distribución espacial y variabilidad de las propiedades de fertilidad de los suelos. Los valores de MO, N, K, P y pH def inieron principalmente el estado actual de la fertilidad de los suelos y evidencian su degradación.
土壤肥力是植物营养最重要的能力,其空间变异性可以通过地质统计技术确定,从而绘制和划定管理区域。地理信息系统(gis)的一个重要优势是空间分析,特别是使用不同土壤物理化学变量的插值。本研究的目的是分析伊达尔戈Huasca de Ocampo Santo Domingo社区的土壤肥力;利用普通克里格插值法创建的专题地图,并通过田间和交叉验证技术对土壤肥力变量进行验证:养分含量N、P、K、Ca、Mg和Na,以及pH、CE、MO和CIC性质。变量的统计信息是一致的,易于预测;在这两种情况下,我们都观察到与季节内变异性相关的平均值的低代表性。在本研究中,我们分析了两种不同的半方差分析方法,一种是基于随机对照试验(rct),另一种是基于随机对照试验(rct)。本研究的目的是评估在墨西哥和拉丁美洲进行的研究的结果。结果表明,土壤pH<6.0,表明土壤酸性,因此植物对养分Ca、P和Mg的利用较少。此外,氮、磷、钾等主要营养物质的含量也相当可观。本研究的目的是确定土壤肥力特性的空间分布和变异性,以确定土壤肥力特性的空间分布和变异性,并确定土壤肥力特性的空间分布和变异性。本研究的目的是评估土壤肥力的现状,并评估土壤肥力的退化程度。