Estudio de la homogeneidad del aluminio extractable, de un Andisol de la X región de Chile, utilizando parámetros geoestadísticos



Descargar 132.22 Kb.
Página4/8
Fecha de conversión28.10.2018
Tamaño132.22 Kb.
1   2   3   4   5   6   7   8

2.4. Variabilidad y dependencia espacial


La variabilidad espacial de las propiedades de un suelo ha sido reconocida desde los inicios de la agricultura. Esta variabilidad espacial esta determinada por factores intrínsecos como son los procesos de formación de suelos y extrínsecos como es el manejo histórico de las explotaciones y el apotreramiento (ORTEGA, 2001).

Según Ovalles (1992), citado por JARAMAL (2002), la variabilidad depende de la propiedad que se analice, siendo más variables las propiedades químicas que las físicas. Además, hay menor variabilidad en las propiedades del suelo en su condición natural, que cuando es sometido a uso. Aquellas propiedades que más se afectan por el manejo del suelo serán las que presenten la mayor variabilidad.

Cuando el valor que toma una variable en un sitio depende de la distancia y/o la dirección a la cual se ubica de otro vecino, se tiene una variable con dependencia espacial (JARAMAL, 2002).

2.4.1. Componentes de la variabilidad. Según Upchurch y Edmonds (1992), citados por JARAMAL (2002), la variabilidad presenta dos componentes, uno aleatorio y otro sistemático. Estos componentes son descritos a continuación.

2.4.1.1. Variabilidad sistemática. Cambio gradual o claro en las propiedades del suelo, que puede ser entendido en términos de factores de formación del suelo (o procesos) a una escala dada de observación. Es decir, estos operan e interactúan sobre un continuo de escalas espaciales y temporales. Los procesos actúan sobre grandes distancias (clima) o por largos periodos de tiempo (intemperización) siendo a su vez modificados por procesos locales, erosión y depósito de materiales (TRANGMAR et al., 1985).

Según JARAMAL (2002), las fuentes de variación sistemática son topografía, litología, clima, actividad biológica, edad del suelo, composición fisicoquímica del suelo, manejo de los suelos, desmonte, cultivos y nivelación de tierras.

2.4.1.2. Variabilidad aleatoria. Asociada a la variabilidad aleatoria están las distintas observaciones en las propiedades del suelo que no están conectadas a causas conocidas, existiendo fuentes de variación espacial, temporal y de medición que no pueden discernirse por la naturaleza o escala de la investigación. La heterogeneidad inexplicable se denomina variabilidad aleatoria, azar o ruido (JARAMAL, 2002).


2.5. Estadística paramétrica


Cuando un grupo de datos cumple con los supuestos de normalidad, aleatoriedad e independencia de las observaciones, la variabilidad de ellos puede ser estudiada con estimadores paramétricos como la amplitud del rango de valores, la varianza, la desviación estándar y/o el coeficiente de variación (Uphurch y Edmonds, 1992, citados por JARAMAL, 2002).

2.5.1 Media. Si se tiene un set de N observaciones, Zi ,i = 1.2,...,N, se puede determinar la media, que es la medida mas usual de tendencia central (OLIVER y WEBSTER, 2001).

La media es el promedio aritmético del valor de los datos:



Donde el número de datos es n y x1,..., xn son los valores de los datos (ISAAKS y SRIVASTAVA, 1989)



2.5.2. Varianza y desviación estándar. Cuando se tiene un conjunto de N datos la varianza se determina mediante la siguiente expresión:

Donde:


Donde la raíz cuadrada de la varianza corresponde a la desviación estándar, s . La cual indica el grado de dispersión de los datos con respecto a la media (OLIVER y WEBSTER, 2001).



2.5.3. Coeficiente de variación. La desviación estándar expresa la dispersión en las mismas unidades en las que la variable es medida. Hay situaciones en las que es necesario expresarla en términos relativos y en estos casos es donde se utiliza el coeficiente de variación:

(OLIVER y WEBSTER, 2001).

Según ISAAKS y SRIVASTAVA (1989), el coeficiente de variación es usado principalmente para distribuciones cuyos valores son todos positivos y el coeficiente de Skewness, es también positivo.

2.5.4. Distribución normal. Se define como, histograma cuya forma es simétrica donde la media y la mediana coinciden. Valor absoluto de la desviación estándar con respecto a la media e involucra aproximadamente 67% de la población (Van Meirvenne, 1997, citado por MATTE, 2000).

La distribución normal es central para la teoría estadística. Muchas variables medioambientales, así como del suelo, están distribuidas en una vía que se aproxima a la distribución normal. Esta es definida por una variable aleatoria continua z en términos de una función de densidad probabilística y se define como:



Donde:


(OLIVER y WEBSTER, 2001).

Muchas veces se deben hacer transformaciones para lograr una distribución normal, a menudo se logra que la varianza de la muestra se haga menos dependiente de la media y también más estable. La variabilidad espacial no permite que la medición de las diferentes propiedades en un sitio determinado sea capaz de describir un suelo, por lo que la información debe obtenerse por áreas de muchos sitios (Van Meirvenne, 1997, citado por MATTE, 2000).

2.5.4.1. Coeficiente de Skewness. El estadístico mas utilizado para determinar simetría, es un número llamado coeficiente de Skewness, si el resultado es cercano a cero, el histograma es aproximadamente simétrico (ISAAKS y SRIVASTAVA, 1989)

Skewness positiva indica que la distribución tiene una cola derecha relativamente larga y Skewness negativa indica que la distribución tiene una cola izquierda relativamente larga (HERRERA, 2004).

El coeficiente de Skewness es:





2.5.4.2. Kurtosis. La kurtosis mide si la distribución de los datos es puntuda o relativamente achatada. Para una distribución normal el valor de la kurtosis es tres, por esta razón, el exceso de kurtosis es definido como:








Compartir con tus amigos:
1   2   3   4   5   6   7   8


La base de datos está protegida por derechos de autor ©composi.info 2017
enviar mensaje

    Página principal