Siembra (Mar 2023)

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

  • Ruy Edeymar Vargas Diaz,
  • Julio Ricardo Galindo Pacheco,
  • Ramón Giraldo Henao,
  • Viviana Marcela Varón Ramírez,
  • Wilmar Alexander Wilches Ortiz,
  • Clara Viviana Franco Florez

DOI
https://doi.org/10.29166/siembra.v10i1.4118
Journal volume & issue
Vol. 10, no. 1

Abstract

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En Colombia, la agricultura se puede desarrollar en terrenos inclinados que requieren prácticas zonales de conservación de suelos. Para ello, se analiza el área de interés por sus propiedades determinantes, usualmente con muestreo en puntos específicos. Se pueden utilizar técnicas de interpolación como la distancia inversa ponderada (IDW) y de predicción como kriging para la predicción y estimación de valores en lugares no muestreados. El objetivo de este estudio fue comparar las metodologías de IDW y kriging para el modelamiento de la distribución espacial de las características físicas del suelo en la zona agrícola de ladera de la hoya del río Suárez (HDRS).Se utilizaron datos de cinco propiedades físicas del suelo asociadas con la erodabilidad:porcentaje de arenas, diámetro medio ponderado, capacidad de retención de agua disponible, densidad aparente y densidad real, correspondientes a 932 puntos observados sobre la HDRS en una rejilla de 700 x 700 m. Se aplicó validación cruzada para cada variable y se comparó el error de las técnicas evaluadas. Además, se elaboraron mapas de zonificación de la variabilidad espacial, para comparar visualmente ambos procedimientos. La representación gráfica de las predicciones por la IDW y estimaciones por kriging fueron semejantes en todas las características de suelo evaluadas. Sin embargo, el análisis de validación cruzada determinó mejores resultados con kriging. Los mapas de varianzas (kriging) demostraron que la incertidumbre de la estimación era homogénea para la mayor parte de la HDRS. La técnica de kriging resultó ser más precisa que la IDW en la estimación de valores en puntos no muestreados.

Keywords