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 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.

• Autores: Cortés Delgadillo, Diego Leonardo
• 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