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



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2.7. Aplicaciones de la variabilidad espacial


La aplicación de los conceptos sobre dependencia espacial puede ayudar a comprender y tratar más efectivamente con la variabilidad presente en las características del suelo (YOST et al., 1982 a).

El semivariograma provee herramientas cuantitativas para referirse a la estructura inherente de variación en propiedades específicas a los efectos espaciales de factores de formación del suelo y procesos incluyendo efectos de manejo (TRANGMAR et al., 1985).

Conociendo las propiedades el semivariograma de alguna variable del suelo, se puede elaborar un mapa de la distribución que tienen los valores de esa variable en un determinado sector. Los mapas específicos de cualidades de los suelos, procesados en Sistemas de Información Geográficos (SIG) y apoyados por sistemas de posicionamiento satelital (GPS) se convierten en el conjunto ideal para llevar a cabo aquellas tareas (JARAMAL, 2002).

Algunos investigadores han utilizado los sistemas anteriormente mencionados para hacer recuperación de suelos salinos con ahorros de hasta un 30% de agua en los lavados, gracias a la utilización de dosis exactas aplicadas en los sitios específicos en los cuales se requieren, todo controlado por computador (Dhillon et al, 1994 y Burrough, 1993, citados por JARAMAL, 2002).

El muestreo también se puede mejorar notoriamente en su representatividad si se conoce la distribución espacial que presentan los valores de la variable, es decir, si se tiene un mapa de isolíneas. Este mapa mostrara que tan homogénea o heterogénea es el área a estudiar y será mas fácil definir cuantos sitios de muestreo se deben tener en ella para evaluar correctamente la propiedad en cuestión (JARAMAL, 2002).

Los análisis de variabilidad de suelos utilizando semivariogramas, han ayudado a la identificación de unidades de mapeo de suelos, dependencia espacial de factores de formación de suelos así como lluvias, composición de material parental y depositación, y procesos genéticos así como edad y grado de meteorización (Cambell 1978, McBratney et al 1984, Trangmar 1984, citados por TRANGMAR 1985; YOST et al, 1982 a).


3. MATERIAL Y METODO

3.1. Materiales


A continuación se dan a conocer los materiales utilizados para desarrollar el estudio.

3.1.1. Sector de muestreo. El estudio se realizó en un Andisol de la X Región de Chile, utilizando los suelos correspondientes a la serie Pelchuquín. Se abarcó la superficie comprendida entre las coordenadas geográficas 39°32’ - 39°42’ norte y 73°58’-73°0’ este. Abarcando una superficie de aproximadamente 16.000 ha.

Las muestras fueron extraídas de sectores con distintos sistemas de manejo (pradera natural, artificial y cultivos.), como se detalla en el Anexo 1.



3.1.2. Instrumentos de muestreo en terreno. La recolección de muestras se realizó con la ayuda de un Sistema de Posicionamiento Global (GPS), que permite localización instantánea (latitud, longitud) dentro de un sitio, un mapa de la serie Pelchuquín (Instituto Geográfico Militar), pala, cuchillo, 300 bolsas plásticas y marcador.

3.1.3. Materiales utilizados en laboratorio. En la etapa de secado de muestras se utilizó papel de diario, tamiz de 2 mm, marcador y 300 bolsas plásticas. En la etapa de determinación de aluminio extractable, se utilizó una balanza analítica, frascos plásticos, espátula marcador, matraces de 100 mL, filtros de papel Whatman nº2, pH metro y un agitador orbital.

Los reactivos utilizados fueron acetato de amonio, ácido acético y titrisol de 1000 ppm de aluminio. Finalmente para la lectura de las muestras se utilizó un espectrofotómetro UV-visible GBC 919.



3.1.4. Programas computacionales. Planilla electrónica Excel v. 7.0 (Microsoft ®), programa Geoestadístico GS+Plus v 3.1 (Gamma Desing Software) y programa para elaboración de mapas de contorno y superficie Surfer v 6.0 (Golden Software ) y ArcView ®GIS (Copyright© 1998, 1999).

3.2. Método


A continuación se presenta la metodología utilizada, tanto para la etapa de muestreo, como para el análisis de los datos.

3.2.1. Muestreo. En un mapa de la serie Pelchuquín, utilizando un muestreo tipo retículo irregular, se seleccionaron 150 puntos, distribuidos lo más homogéneamente posible dentro del sector elegido. A cada punto, previamente al muestreo se le determinó sus correspondientes coordenadas (UTM), con el fin de facilitar la recolección de muestras.

El muestreo se realizó a dos profundidades 0-10 y 10-20 cm (con una repetición en cada punto (a una distancia de mas o menos un metro), dado que a estas profundidades se presentan las mayores variaciones de los suelos en sentido vertical. Las muestras fueron extraídas con pala, georeferenciando cada uno de los puntos.

La distribución del muestreo puede ser apreciado en la Figura 5, donde además, se representa la superficie total en que se encuentran los suelos correspondiente a la serie Pelchuquín. Además es importante mencionar que

FIGURA 5. Distribución del muestreo dentro de la serie Pelchuquín.



dentro de esta área hay varios sectores que corresponden a humedales y por lo tanto no son parte de la serie.

En total se obtuvieron 300 muestras, las cuales fueron secadas y tamizadas en la sala de secado y procesamiento de suelos del Instituto de Ingeniería Agraria y Suelos, de la Universidad Austral de Chile.

3.2.2. Análisis químico para la determinación de aluminio extractable. Este análisis se realizó con el método de acetato de amonio (NH4OAC) 1N a pH 4,8, el cual consiste en pesar 7711 g de acetato de amonio y luego aforar a 1 litro con agua destilada, ajustando el pH con ácido acético.

Se pesan 5 g de suelo en un envase plástico, se agregan 50 mL de solución extractiva y se pone en un agitador por 30 min. Luego se procede a filtrar (papel Whatman Nº2) y se lee directamente en el extracto en el espectrofotómetro de ebsorción etómica, el cual ha sido debidamente ajustado. Obteniendo las concentraciones de aluminio extractable en ppm, para las 300 muestras de la que se compone el estudio.



3.2.3. Análisis estadístico. Se llevó a cabo un análisis estadístico tradicional y otro geoestadístico. Para realizar estos análisis los datos fueron ordenados en orden ascendente (de sur a norte) de acuerdo a sus coordenadas geográficas, en una planilla electrónica del programa Excel, donde los datos fueron posteriormente exportados a una planilla del programa Gs+ Plus.

3.2.3.1. Análisis estadístico tradicional. El conjunto de datos fue sometido a un análisis estadístico univariado, en el cual se calcularon estadísticos básicos como media, desviación estándar, valores máximos y mínimos y coeficiente de variación para cada profundidad. Se determinó la normalidad de los datos mediante los coeficientes de simetría (skewness) y agudeza (kurtosis).

3.2.3.2. Análisis geoestadístico. Para llevar acabo este análisis se dispuso de programa GS+. La base de datos disponible consta de las coordenadas (norte, este) de los 150 puntos muestreados y sus correspondientes concentraciones de aluminio extractable (ppm), para las profundidades de 0-10 y 10-20 cm.

Según MORAl (2003), todo trabajo geoestadístico tiene que llevarse a cabo en tres etapas:

Análisis exploratorio de los datos. Estudiando los datos muestrales, sin tener en cuenta su distribución geográfica. Lo cual se realiza a través del análisis estadístico tradicional, anteriormente mencionado. En este punto se destaca que no se procedió a eliminar ningún valor de los datos recolectados en terreno.

Análisis estructural. Estudio de la continuidad espacial de la variable. Para la descripción de la estructura de correlación espacial de los datos, se utilizó el semivariograma y correlograma. Este último sólo con el fin de verificar los resultados obtenidos en el análisis de semivarianza.

Una vez definidos los puntos del semivariograma experimental se procedió a ajustar un modelo a dichos puntos, denominado semivariograma teórico, lo anterior debido a la imposibilidad de trabajar con un semivariograma experimental, carente de una función matemática precisa.

Predicciones. estimaciones de la variable en los puntos no muestreados, considerando la estructura espacial seleccionada e integrando la información obtenida de forma directa en los puntos muestreados, así como la conseguida indirectamente en forma de tendencias conocidas. Realizando el análisis de superficie como se detalla en el siguiente punto.



3.2.4. Análisis de superficie. Este se realizó con el programa Surfer, con el fin de diseñar mapas y así poder apreciar de mejor forma la distribución de las concentraciones de aluminio extractable, dentro de la unidad estudiada. Para esto se ocupó el método de interpolación kriging puntual, utilizando los parámetros obtenidos del análisis de semivariografía, tales como, modelo (lineal), varianza nugget (C0), rango de dependencia espacial (A) y semivarianza estructural (C).


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