Distribuição espacial de variáveis do clima e do solo: um estudo geoestatístico

Resumen

Los objetivos de este trabajo consistieron en: 1) generar información a través del análisis de la variabilidad y el establecimiento de la estructura de dependencia espacial y de la correlación lineal de algunas propiedades del suelo, con el fin de ayudar en la planificación de actividades agrícolas en seis ciudades de la provincia de El Oro, Ecuador, 2) evaluar si la aplicación de fertilizantes orgánicos e inorgánicos mejora la resistencia del suelo a la penetración de raíces (RP) en a corto plazo y describir su variabilidad espacial en el horizonte superficial de un suelo bajo labranza cero, en la provincia de Entre Ríos, Argentina y 3) analizar la distribución espacial de las temperaturas medias, máximas y mínimas en la Comunidad autónoma de Galicia, España. La realización de estudios de suelos en la provincia de El Oro, Ecuador, abrió la posibilidad de generar información para el análisis de la variabilidad y establecimiento de la estructura de dependencia espacial y correlación lineal de algunas propiedades del suelo, con el fin de ayudar en la planificación de las actividades agropecuarias en la provincia. Para todas las propiedades estudiadas se llevó a cabo análisis descriptivo inicial, matriz de correlación lineal simple y análisis geoestadístico a partir de una red de muestreo con 368 puntos. El rango o alcance de dependencia espacial más largo fue verificado para el magnesio (41,500 m) y el más corto por cobre (7,740 m). La correlación lineal más alta entre todos los pares de atributos analizados se obtuvo para Mg versus suma de bases. El pH se correlacionó con las restantes propiedades estudiadas, poniendo de manifiesto la influencia que ejerce sobre otras propiedades del suelo. Se llevó a cabo un ensayo para investigar la influencia de los fertilizantes orgánicos e inorgánicos en la resistencia del suelo a la penetración de raíces (RP) en la provincia de Entre Ríos, Argentina, que generó datos importantes. Los cuatro tratamientos ensayados, consistieron en aplicaciones superficiales de: gallinaza (PL) como corrector orgánico, yeso (G) como corrector inorgánico, combinación de ambos (PL+G), segunda aplicación de PL en la mitad de las parcelas PL+ G y PL, y control (T). Los datos obtenidos se evaluaron mediante análisis descriptivo, variabilidad espacial y dependencia espacial en las parcelas experimentales. El valor de PR más alto se encontró en el tratamiento testigo, T, (1,96 MPa) y el más bajo en PL+G+PL (0,21 MPa). La segunda aplicación de PL no mostró efectos sobre los valores de PR. Sin embargo, la segunda dosis sobre PL+G causó efectos en todos los rangos de PR, de modo que el área encontrada en el intervalo de 1,2 - 1,8 MPa disminuyó de 54,17 a 6,65%. Para el análisis de la distribución espacial de la temperatura del aire en la Comunidad Autónoma de Galicia, se utilizaron los datos de temperatura media, medias de la máxima y media de las mínimas medidos a escala mensual durante los años 2013, 2014, 2015 y 2016, que fueron proporcionados por una red de 167 estaciones meteorológicas de AEMET y METEOGALICIA. Usando las coordenadas geográficas de cada estación, se pudo calcular el semivariograma experimental y efectuar interpolaciones mediante kriging con deriva externa. Los semivariogramas obtenidos revelaron que el modelo esférico se ajustó a las series de datos de temperatura medias mensuales con una mayor frecuencia. La temperatura media y media de las mínimas del mes de junio de 2014 presentó el mayor rango (4464735,39 m). Las validaciones para los meses de marzo/2013, enero/2014 y febrero/2014 presentaron el mejor ajuste (R = 0,98) para la temperatura media. En cuanto a la temperatura media de las mínimas, los meses de enero/2014 y febrero/2014 también presentaron el mejor ajuste (R = 0,98); finalmente, el mes de enero/2014 presentó el mejor ajuste entre todos para la temperatura media máxima variable (R = 0.99) Mediante el uso de técnicas geoestadísticas se pudo analizar la variabilidad espacial de las series de datos suelo y clima medidos a diferentes escalas.