Revista Brasileira de Fruticultura (Dec 2008)
Variabilidad espacial del suelo y su relacion con el rendimiento de mango (Mangifera indica L.) Spatial variability of soil properties and yield relationship in a mango crop (Mangifera indica L.)
Abstract
Se realizó un muestreo en una red regular de 31 puntos ubicados con GPS y con base en análisis geoestadísticos, se estudió la variabilidad espacial de algunas propiedades del suelo y de la topografía con el fin de establecer su incidencia en el rendimiento de un cultivo de mango. Las propiedades edáficas y el rendimiento presentaron un patrón de distribución espacial que varía de manera considerable dentro del lote. El rango de los modelos de semivarianza ajustados varió entre 10 y 192 metros. Con excepción del pH y del Ca las relaciones efecto pepita/meseta fueron menores del 30%, es decir, que en general hay precisión en las predicciones debido a que los procesos espaciales considerados son explicados en su mayoría por la variación estructural. K, Ca, CIC, pendiente del terreno, relación Ca+Mg/K y altitud fueron las variables que mayor influencia tuvieron en el rendimiento. El método aplicado es útil para definir zonas de manejo dentro de los lotes y algunos criterios como la altitud y la pendiente son aplicables para zonificación de áreas mayores calculándolos a partir de un modelo digital de elevación.In a regular grid with 31 points located with GPS, samples were taken and based on geostatistics analysis the spatial variability of soil properties and their relationships with yield of a mango crop were studied. It was found that soil properties and crop yield presented a high, within-field, spatial variability. The range of the semi variance models varied from 10 to 192 meters, with the exception of pH and Ca, the adjusted models showed nugget/sill fraction lower than 30%, thus indicating that most of the process is explained by the structural variation and then better interpolation results could be expected. K, Ca, CIC, Ca+Mg/K fraction, slope, and altitude were the most important factors affecting crop yield. The studied method in this research is useful to define management zones within fields and some used criteria like altitude and slope are important for the zoning of larger areas and can be computed from a digital elevation model.
Keywords