| Revista: | Agricultura andina |
| Base de datos: | PERIÓDICA |
| Número de sistema: | 000338830 |
| ISSN: | 1315-3919 |
| Autores: | Fernández, Oswaldo1 Pérez, Ronald1 Gubinelli, Anyelo1 Matheus Labastidas, Jesús E1 |
| Instituciones: | 1Universidad de Los Andes, Núcleo Universitario Rafael Rangel, Trujillo. Venezuela |
| Año: | 2007 |
| Periodo: | Jul-Dic |
| Volumen: | 13 |
| Paginación: | 39-52 |
| País: | Venezuela |
| Idioma: | Español |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Experimental |
| Resumen en español | Un estudio sobre variabilidad espacial de suelos fue realizado sobre un tablón de 1,82 ha, sembradas de Caña de Azúcar dentro de la estación experimental del Núcleo Universitario “Rafael Rangel” de la Universidad de los Andes en el Estado Trujillo. Se hizo un muestreo de suelos lo cual permitió tomar dentro del área de estudio un total de 88 puntos, en estos puntos fueron tomadas las muestras de suelo a dos profundidades 0 – 30 y 30 – 50 cm respectivamente. En el horizonte superficial se analizaron las siguientes variables: pH, CE, Ca, Mg, P, K, a, L, A; en el horizonte subsuperfi cial: pH, CE, Ca y Mg. También se hicieron mediciones del diámetro del tallo y la altura de la planta para cada sitio de muestreo. Los datos provenientes de estos análisis fueron procesados utilizando las estadísticas clásicas y el análisis geoestadístico, incluyendo semivariogramas omnidireccionales, a partir de los cuales se produjeron mapas de contorno, siguiendo el método de interpolación “Kriging”. La mas alta variabilidad, según las estadísticas clásicas, fue mostrada por las variables P y K, cuyo coefi ciente de variación fue mayor de 65%. La relación entre las variables analizadas y los parámetros del cultivo fue muy baja, tal como lo indicaron los coefi cientes de correlación y determinación, a excepción de la variable limo, la cual presentó la correlación negativa mas alta (-0,24) y (-0,21) con las variables altura y diámetro del tallo respectivamente. El análisis geoestadístico indicó que el Nugget ó varianza al azar se presenta en baja proporción con respecto a la varianza espacial en la mayoría de las variables analizadas, lo cual indica que hay una marcada dependencia espacial de estas variables en el suelo |
| Resumen en inglés | A soil spatial variability study was conducted on a 1,82 ha sugarcane fi eld in the Núcleo Universitario Rafael Rangel experimental station of the Universidad de Los Andes in Monay, Trujillo State. Soil sampling was performed following a geostatistics design with 88 sampling points. At each site, soil samples were taken at 0 to 30 and 30 to 50 cm depth. In the surface horizon, pH, electric conductivity, and contents of Ca, Mg, P, K, sand, silt, and clay percent were analyzed. In the subsurface horizon, only pH, electric conductivity, and Ca and Mg contents were determined. Plant height and stem diameter were also measured at each site. The data was statistically and geostatistically analyzed, omnidirectional semivariograms were generated, and contour maps were drawn for each variable using the kriging interpolation technique. According to the statistics analysis, the variables P and K showed the highest variability, their variation coeffi cient was larger than 65%. The relationships among the analyzed variables and crop parameters were very low, such as the correlation and determination coefficients indicated. Only the silt content showed the highest negative correlations (-0,24) and (-0,21) with the variables plant height and stem diameter respectively. The geostatistics analysis revealed that the majority of the studied variables had a high spatial dependence, the nugget or random variance was a low proportion of the total variance for each case |
| Disciplinas: | Agrociencias, Matemáticas |
| Palabras clave: | Fitotecnia, Suelos, Matemáticas aplicadas, Variabilidad espacial, Caña de azúcar, Geoestadística, Muestreo, Análisis estadístico |
| Keyword: | Agricultural sciences, Mathematics, Crop husbandry, Soils, Applied mathematics, Spatial variability, Sugar cane, Sampling, Statistical analysis, Geostatistics |
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