Variables físicas que explican la variabilidad de suelo aluvial y su comportamiento espacial

Abstract

Resumen -El objetivo de este trabajo fue utilizar el análisis de componentes principales y de semivarianza para seleccionar variables físicas que explicaran la variabilidad de un suelo aluvial, y establecer el comportamiento espacial de las variables seleccionadas, con el fin de definir técnicamente la localización de parcelas experimentales para estudiar los efectos de la abrasividad del suelo sobre el desgaste de herramientas agrícolas. Las pruebas de campo se realizaron en 2008, en un lote plano de 6.000 m 2 con suelos de textura media a pesada (Vertic Haplustepts). Se hizo un muestreo intensivo en cuadrícula de 10x14 m. Las variables que mayor peso tuvieron en los tres primeros componentes principales fueron los contenidos de limo, arena fina y media, gravilla media, la humedad a capacidad de campo y el coeficiente higroscópico. A excepción de la arena media y la capacidad de campo, las demás propiedades presentaron alta dependencia espacial y su distribución mostró que en el lote experimental se encuentran tres sectores de acumulación diferencial de limo y de arena fina. La combinación de los análisis de componentes principales y geoestadística permitió definir las propiedades del suelo involucradas en el desgaste de herramientas, su patrón espacial y la manera más adecuada de distribuir parcelas experimentales, para estudiar la abrasividad del suelo.Términos para indexación: abrasividad, análisis de tendencia, componentes principales, dependencia espacial, geoestadística, textura del suelo. Physical variables that explain alluvial soil variability and their spatial behaviorAbstract -The objective of this work was to use the principal component and semivariance analyses to select physical variables that could explain the variability of an alluvial soil, in order to establish the spatial behavior of the chosen variables so that the location of experimental plots could be technically defined to study the abrasiveness effect on the wearing away of farm equipment. Field tests were performed in 2008, on a 6,000 m 2 flat lot with medium to heavy soil texture (Vertic Haplustepts). An intensive sampling was done in a grid of 10x14 m. The variables which had the most weight on the first three principal components were the contents of silt, fine and intermediate sand, intermediate gravel, soil moisture at field capacity, and the hygroscopic coefficient. Except for the half sand and the field capacity, the other properties showed a high spatial dependence, and their distribution showed that in the experimental plot there are three sectors of differential accumulation of silt and fine sand. The combination of principal component analysis and geostatistics allowed for defining the soil properties involved in the wear of tools, their spatial pattern and the most appropriate way of distributing plots to study soil abrasiveness.

Experiências e reflexões para uma geografia de solos na América Latina

“…Los resultados de los ACP contribuyeron a detectar y seleccionar las variables COT, DA, RMP, INF y CDMP y revelar interrelaciones, confirmando su utilidad ya mencionado por numerosos autores (Jaramillo et al, 2011;Rojas et al, 2015;Villazón Gómez et al, 2017), suministrando información para la diferenciación de los tratamientos.…”

Metodologías de interpolación y predicción espacial para el análisis de las propiedades físicas del suelo en la hoya del río Suárez (Colombia)

“…Los suelos colombianos presentan gran variabilidad en sus propiedades físicas, químicas y biológicas, lo cual amerita la aplicación del análisis espacial, con el fin de realizar un manejo racional y eficiente de las áreas productivas. Cuando una propiedad del suelo presenta alta heterogeneidad, es importante determinar si existen tendencias o zonas que permitan describir espacialmente dicho comportamiento (Jaramillo Jaramillo et al, 2011). Para tal fin, el análisis de variabilidad espacial y los métodos de estimación o predicción de valores en puntos no evaluados a través del uso de métodos de interpolación y predicción geoestadística juegan un papel clave (Henríquez et al, 2005).…”

“…Estos autores indican que en cuanto a la predicción espacial de características presentes en el suelo en ocasiones un método presenta una mejor estimación que el otro. En Colombia, los estudios como los de Vásquez Polo et al (2010) y Jaramillo Jaramillo et al (2011), demuestran que no existe un patrón único en la distribución espacial de dicha variabilidad y la misma puede ser influenciada por el manejo agrícola y la escala de muestreo (Bravo et al, 2011). Por lo tanto, es importante establecer cual método (interpolación o predicción) puede modelar de forma más adecuada las características físicas del suelo para un lugar determinado y así conocer cómo se distribuyen estas propiedades del suelo, puesto que inciden de manera importante sobre el crecimiento de las plantas y la disponibilidad de nutrientes; aspectos fundamentales para la sostenibilidad y actividades asociadas al manejo agrícola (Burbano Orjuela y Silva Mojica, 2010).…”

Proposta De Máquina Para Teste De Desgaste De Ferramentas Agrícolas Em Escala Real Com Reservatório Circular De Solo

“…Um ensaio de laboratório satisfatório para substituir o ensaio de campo deve apresentar mecanismos de desgaste semelhantes aos testes de campo, "INOVAÇÃO TECNOLÓGICA: Os novos rumos da Engenharia Mecânica e Industrial." Anais do XXII CONEMI -Congresso Internacional de Engenharia Mecânica e Industrial| 3 de 20 para possibilitar uma avaliação relativa do comportamento de desgaste do material e relacionar ao desempenho real (Bedolla et al, 2018;Tylczak et al, 1999;Jaramillo et al, 2011) Para recriar as condições das ferramentas de lavoura com menor custo e superar as dificuldades de controle das variações de solo e o tempo limitado de teste impostos pelo setor agrícola, vários pesquisadores desenvolveram testes que utilizam a ferramenta em escala real, submersa em reservatórios com amostra de solos ou outros materiais abrasivos ( Fechete-Tutunaru et al, 2019;Schramm et al, 2019;Tekeste et al, 2022;Zhang e Kushwaha, 1995).…”