Mapas de isolineas de contenido de materia orgánica

Una vez seleccionado el modelo, es decir, conocida la varianza se puede predecir e interpolar el contenido de materia orgánica.

Los mapas de variabilidad del contenido de materia orgánica se muestran para cada lote, en general presentan las líneas de contorno bien definidas y distribuidas sin apreciar anisotropía, por medio de estos mapas es posible detectar la continuidad espacial del contenido de materia orgánica y se puede tener una mejor compresión del patrón de distribución espacial, permitiendo la definición de zonas de manejo homogéneo (Montanari, Marques, Pereira & Menezes, 2005).

Con las zonas de manejo definidas se puede generar un mapa temático para programar la aplicación del nitrógeno con la tecnología de tasa variable. Esta metodología se puede realizar para cada una de las propiedades químicas del suelo, lo que dificulta el proceso de muestreo en campo, pues distintas distancias de muestreo deben ser evaluadas para cada elemento de interés en la fertilización, este es un nuevo reto para la aplicación total en la fertilización de caña de azúcar, de la agricultura de precisión, integrar y correlacionar los nutrimentos necesarios en la fertilización de la caña de azúcar.

La variabilidad espacial del contenido de la materia orgánica de los lotes 252A, 262 y 265 permite, interpolar por kriging y generar los mapas de contornos de contenido de materia orgánica mostrados en la figura 3-7.

Figura 3-8: Mapa de variabilidad de materia orgánica para el lote 262

Dado que los semivariogramas que generaron los mapas de contorno tienen un nugget de cero, es decir la densidad de muestreo es la adecuada y explica la variabilidad de la materia orgánica y que el semivariograma del lote 265 supera la dimensión del lote, se realizó el análisis global de todos los datos.

En la tabla 3-3 se muestra los resultados del análisis estadístico univariado de los lotes estudiados en los cuales se aprecia que la variable MO presentó una baja variación, coeficiente de variación menor de 50%, la media se encuentra en el valor de 2.78, indicando un contenido aceptable de materia orgánica y un valor de asimetría de una distribución normal.

Tabla 3-3: Estadística descriptiva de la variable Materia Orgánica (MO) en todos los lotes evaluados

Var. n Min. Med. Max. Cv % Asim. Curt.

Mo 175 1.97 2.78 3.26 11.88 0.06 -0.85

Var. Variable; n número de muestras; Min. Mínimo; Med. Media; Max. Máximo Cv% Coeficiente de variación; Asim. Asimetría; Curt. Curtosis

El semivariograma omnidireccional, figura 3-10, representativo de toda la zona agroecológica indica que el coeficiente de correlación de la semivarianza experimental con respecto al modelo teórico Circular es 0.97 y el error es 0.00017. La distancia entre Lags utilizada en el análisis es de 15 m y la distancia total analizada es 300 metros, con estos parámetros se obtiene un rango de 203.64 metros.

Los parámetros del modelo de mejor ajuste, de los 10 evaluados, para cada dirección y la dirección de mayor anisotropía se presentan en la tabla 3-4.

Tabla 3-4: Modelos teóricos de los semivariogramas experimentales para evaluar la variabilidad espacial

Lote Variable Modelo Dirección Silla Nugget Rango R2 AIC

Todos MO Lineal 0 0.25 0.05 201.16 0.82 -50.16

Todos MO Lineal 24 0.22 0.07 163.15 0.75 -52.64

Todos MO Circular 45 0.28 0.04 191.31 0.88 -58.38

Todos MO Gausiano 90 0.15 0.05 69.29 0.67 -58.4

Todos MO Gausiano 135 0.47 0.09 254.27 0.96 -69.84

Todos MO Circular Omni 0.24 0.04 203.64 0.97 -94.3

Como consideración final se tiene que la variabilidad espacial de la materia orgánica de la zona de estudio es alta, la semivarianza se vuelve constante a los 203.64 metros y se puede interpolar por kriging simple y generar mapas de aplicación de dosis variables de nitrógeno como se muestra en la figura 3-11.

Figura 3-11: Mapa de dosis variable de nitrógeno para el lote 252A

Figura 3-13: Mapa de dosis variable de nitrógeno para el lote 265

3.4 Validación cruzada

Los resultados de comparar para cada suerte en estudio, el valor medido versus el resultado calculado, muestran que para las suertes 252A, 262 y 265 se obtiene un coeficiente de correlación de 0,61, 0,57 y 0.84 respectivamente. Estos datos son consecuentes con los semivariogramas obtenidos individualmente, mostrando un valor bajo para la suerte 262.

Para el conjunto de todos los datos se tiene un coeficiente de correlación de 0.82, el cual representa un valor aceptable al igual que el semivariograma.

3.5 Determinación de la distancia de muestreo

Para la zona agroecológica 6H0, según el modelo Circular de todo el conjunto de datos y con el rango de 203 metros, al aplicar la metodología de ConBAP (2008) se obtiene una longitud de muestro de 287 metros, al construir un cuadrado con esta dimensión en sus lados se obtiene un área de 8.2 hectáreas, si se toma una muestra en cada uno de los cuatro vértices se tiene que cada muestra es representativa de 2.01 hectáreas.

Este valor es menor a la distancia representativa de muestreo seleccionada arbitrariamente para el muestreo de suelos en el ingenio con el método convencional, que representaba 5.0 hectáreas. Como se mencionó anteriormente es necesario realizar el estudio de los otros parámetros para precisar las recomendaciones de fertilidad integral del cultivo, sin embargo para la condición tecnológica actual, es suficiente porque se puede realizar tasa variable para un producto.