Multivariate analysis for modeling yield variability to define management zones in a banana agroecosystem



Document title: Multivariate analysis for modeling yield variability to define management zones in a banana agroecosystem
Journal: Dyna (Medellín)
Database:
System number: 000543949
ISSN: 0012-7353
Authors: 1
1
Institutions: 1Universidad Nacional de Colombia, Medellín. Colombia
Year:
Season: Jul-Sep
Volumen: 87
Number: 214
Pages: 165-172
Country: Colombia
Language: Inglés
Spanish abstract La delimitación de zonas de manejo es una estrategia que se ha fundamentado en el comportamiento espacial de unas pocas variables del suelo seleccionadas previamente y generalmente no correlacionadas in situ con el rendimiento. Puesto que el sistema suelo-planta es multivariado, el análisis de su complejidad requiere de herramientas estadísticas de igual dimensión. Este estudio tiene por objetivo la identificación de zonas de manejo en un agroeco-sistema de banano, partiendo del análisis conjunto de las variables del suelo con los componentes de rendimiento, empleando herramientas estadísticas multivariadas. Fueron identificadas tres agrupaciones de sitios basadas en las variables del suelo diámetro medio ponderado en seco, pH y razón (Ca+Mg)/K, correlacionadas con el rendimiento del cultivo. Los agrupamientos permitieron delinear zonas de manejo cuya producción tiene un comportamiento espacial homogéneo, significativamente distinto entre zonas (P < 0.01).
English abstract The delineation of management zones is based on the spatial behavior of a few soil variables selected and evaluated previously and usually not correlated in situ with yield. Since the soil-plant system is multivariate, the analysis of its complexity requires statistical tools of equal size. These tools are convenient in providing an intuitive interpretation of the relationship between variables and sampling sites ordering. This study aims at the identification of management zones in a banana agroecosystem, starting from the overall analysis of soil variables with crop performance components using multivariate statistical tools. Three clusters of sites were identified based on soil variables; dry mean weight diameter, pH, and (Ca+Mg)/K ratio, all correlated with crop yield. Groupings allowed delineating management zones whose production has a uniform spatial behavior, significantly different between zones (P < 0.01).
Keyword: Nutrición vegetal,
Agricultura de precisión,
Manejo por sitio específico,
Propiedades del suelo
Keyword: Plant nutrition,
Precision agriculture,
Site-specific management,
Cluster analysis,
Soil properties
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