Relación espacial entre la conductividad eléctrica y algunas propiedades químicas del suelo
El conocimiento de los suelos agrícolas resulta ser el factor predominante para el desarrollo óptimo de las actividades agropecuarias. El objetivo de esta investigación fue determi-nar la relación entre la conductividad eléctrica y las propie-dades químicas del suelo en un Andisol. En un área de 83...
- Autores:
-
Cortés D., Diego L.
Pérez B., Jhon H.
Camacho Tamayo, Jesús H.
- Tipo de recurso:
- Article of journal
- Fecha de publicación:
- 2013
- Institución:
- Universidad de Ciencias Aplicadas y Ambientales U.D.C.A
- Repositorio:
- Repositorio Institucional UDCA
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.udca.edu.co:11158/1753
- Acceso en línea:
- https://revistas.udca.edu.co/index.php/ruadc/article/view/912
- Palabra clave:
- Semivariograma
Distribución espacial
Conductividad eléctrica
Kriging
Suelos agrícolas
Conductividad eléctrica
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- Derechos Reservados - Universidad de Ciencias Aplicadas y Ambientales, 2013
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Suelos agrícolas Conductividad eléctrica |
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El conocimiento de los suelos agrícolas resulta ser el factor predominante para el desarrollo óptimo de las actividades agropecuarias. El objetivo de esta investigación fue determi-nar la relación entre la conductividad eléctrica y las propie-dades químicas del suelo en un Andisol. En un área de 83 hectáreas, se realizó un muestreo por medio de una grilla regular rígida geo-referenciada de 80 x 80m, con el fin de evaluar la variabilidad espacial de las propiedades. Las pro-piedades medidas fueron pH, conductividad eléctrica (CE), contenido de agua, Na, Mg y Ca. El pH presentó una baja variabilidad representada, con un CV de 6,95%. El conteni-do de agua, Na y Mg presentaron variabilidad media, con CV de 26,33%, 40,14% y 57,53%, respectivamente, mientras la variabilidad alta corresponde a las variables de CE y Ca, con un CV de 69,86% y 74,36%, respectivamente. Con la información obtenida, se realizaron mapas de contorno de cada variable, verificando alta correlación espacial, entre CE y los cationes. El catión con mayor influencia y correlación con CE fue Na con un nivel de significancia del 99%, por lo cual, se elaboró un modelo lineal entre conductividad y sodio, cuyo coeficiente de determinación fue de 0,79. La co-rrelación de Pearson entre la conductividad eléctrica y los contenidos de Ca y Mg fue baja y no significativa, situación que permite concluir que dichos elementos no afectan la CE y, por tanto, el modelo encontrado entre el Na y la CE puede ser aplicado, aun cuando se usen enmiendas en este suelo. |
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El conteni-do de agua, Na y Mg presentaron variabilidad media, con CV de 26,33%, 40,14% y 57,53%, respectivamente, mientras la variabilidad alta corresponde a las variables de CE y Ca, con un CV de 69,86% y 74,36%, respectivamente. Con la información obtenida, se realizaron mapas de contorno de cada variable, verificando alta correlación espacial, entre CE y los cationes. El catión con mayor influencia y correlación con CE fue Na con un nivel de significancia del 99%, por lo cual, se elaboró un modelo lineal entre conductividad y sodio, cuyo coeficiente de determinación fue de 0,79. La co-rrelación de Pearson entre la conductividad eléctrica y los contenidos de Ca y Mg fue baja y no significativa, situación que permite concluir que dichos elementos no afectan la CE y, por tanto, el modelo encontrado entre el Na y la CE puede ser aplicado, aun cuando se usen enmiendas en este suelo.Knowledge of agricultural soils results in the predominant factor for an optimal development of agronomic activities. The objective of this work was to determine the relationship between electrical soil conductivity and some chemical properties in an Andisol. An area of 83 hectares was sampled by a rigid regular georeferenced grid of 80x80m in order to evaluate the spatial variability of the properties. The properties measured were: pH, electrical conductivity (EC), moisture content, Na, Mg and Ca. The pH showed a low variability with a coefficient of variation (CV) of 6,95%; the moisture content, Na and Mg presented a medium variability evidencing, respectively, a CV of 26,33%, 40.14% and 57.53%. A high variability corresponded to the EC and Ca, showing CVs of 69.86% and 74.36%, respectively. With this information contour maps were produced for each variable, finding a remarkable spatial relationship between EC and soil cations. The most influential one and correlated cation with EC was Na with a significance level of 99%; therefore a linear model between conductivity and sodium was developed, obtaining a coefficient of determination of 0.79. The Pearson correlation between electrical conductivity and the contents of Ca and Mg was low and not significant, situation that allowed to infer that these elements do not affect the EC. Therefore, the model established between Na and EC may even be adapted when amendments are used in this soil.Incluye referencias bibliográficasapplication/pdfspaBogotá : Universidad de Ciencias Aplicadas y Ambientales, 2013Revista UDCA : Actualidad & divulgación Científica (Bogotá). -- Vol. 16, No. 2 (Jul.-Dic., 2013). -- páginas 401-408AgriculturaDerechos Reservados - Universidad de Ciencias Aplicadas y Ambientales, 2013https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional (CC BY-NC-SA 4.0)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Relación espacial entre la conductividad eléctrica y algunas propiedades químicas del sueloSpatial relation between electrical Conductivity and some chemical soil propiertiesArtículo de revistahttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionTexthttp://purl.org/redcol/resource_type/ARThttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85SemivariogramaDistribución espacialConductividad eléctricaKrigingSuelos agrícolasConductividad eléctricaPublicationORIGINALArtículo.pdfArtículo.pdfapplication/pdf1263594https://repository.udca.edu.co/bitstreams/572cd68c-9945-4fea-8dac-3d292425af3c/downloadd4dc2f28d88455c26f598fd1fe3c8c82MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-814775https://repository.udca.edu.co/bitstreams/f5d32eb6-0e29-4de6-b693-5558daca9d68/downloadf661acf14bedbf9f5d13897a0387e751MD52TEXTArtículo.pdf.txtArtículo.pdf.txtExtracted texttext/plain29004https://repository.udca.edu.co/bitstreams/bfde5ad2-1deb-4281-b47a-b0da847da0ba/downloadd3ff26bed03f967a45aa6a194043bdf6MD53THUMBNAILArtículo.pdf.jpgArtículo.pdf.jpgGenerated 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