Aplicación de la estadística funcional en el estudio de algunos atributos hidrofísicos del suelo

El conocimiento de los suelos agrícolas es el factor predominante para el desarrollo óptimo de las actividades agropecuarias. Usualmente su estudio inicia con el análisis de datos obtenidos a partir del muestreo en un conjunto finito de sitios dentro de la región de interés. Las variables medidas en...

Full description

Autores:
Cortés Delgadillo, Diego Leonardo
Tipo de recurso:
Fecha de publicación:
2015
Institución:
Universidad Nacional de Colombia
Repositorio:
Universidad Nacional de Colombia
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.unal.edu.co:unal/54914
Acceso en línea:
https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/54914
http://bdigital.unal.edu.co/50152/
Palabra clave:
51 Matemáticas / Mathematics
55 Ciencias de la tierra / Earth sciences and geology
63 Agricultura y tecnologías relacionadas / Agriculture
Compactación
Variabilidad espacial
Datos funcionales
Kriging funcional
Geoestadística
Infiltración acumulada
Retención de agua
Compaction
Spatial variability
Functional data
Functional Kriging
Geostatistics
Cumulative infiltration
Water retention
Rights
openAccess
License
Atribución-NoComercial 4.0 Internacional
Description
Summary:El conocimiento de los suelos agrícolas es el factor predominante para el desarrollo óptimo de las actividades agropecuarias. Usualmente su estudio inicia con el análisis de datos obtenidos a partir del muestreo en un conjunto finito de sitios dentro de la región de interés. Las variables medidas en cada sitio pueden ser escalares (propiedades químicas) o funcionales (p.e., curvas de infiltración (Ia), de resistencia mecánica a la penetración (RP) o de retención de agua (CRA)). En este trabajo se hizo el análisis de datos de un Andisol, RP en un Oxisol y CRA en los dos tipos de suelo, en áreas cuya actividad principal es la ganadería. Para cada caso se utilizó una malla regular de 75 sitios. Los datos de cada sitio fueron convertidos en curvas mediante el uso de técnicas no paramétricas de suavizado. Posteriormente se evaluó, a través de análisis de validación cruzada, la aplicabilidad de la geoestadística funcional (GF) como herramienta de predicción espacial de atributos hidrofísicos del suelo explicados mediante curvas y sus resultados fueron comparados con métodos de predicción espacial clásicos (geoestadística univariada) generalmente empleados para el estudio de esta información. Los resultados permiten concluir que el uso de la GF da la posibilidad de tener una visión más general del comportamiento espacial de estos atributos y facilita la predicción de datos funcionales en sitios no muestreados.