Validación de modelos geoestadísticos y convencionales en la determinación de la variación espacial de la fertilidad de suelos del Pacífico Sur de Costa Rica

Abstract

Con el fin de validar los modelos geoestadísticos y convencionales generados a partir de una base de análisis químicos de suelos, se realizó un meta-análisis de los datos y se estimó el semivariograma de mejor ajuste para utilizar el método de interpolación Kriging, que permitió representar la variabilidad espacial de la fertilidad de los suelos, de uso agropecuario, de una parte de la región Pacífico Sur de Costa Rica. Para ello se utilizó una base de datos de análisis químicos de suelos disponible y proveniente de los cantones de Corredores, Golfito y Osa, los cuales están ubicados en la región antes mencionada de Costa Rica. Las áreas que se seleccionaron para el presente estudio, estuvieron dedicadas a los cultivos de palma aceitera, arroz, forestales y otros que fueron denominados como “cultivos varios”. El área está conformada fundamentalmente por suelos de origen aluvial en las partes bajas y suelos más desarrollados en las zonas de piedemonte; dentro del área dominan suelos del orden inceptisol, ultisol, entisol y una pequeña mancha de andisol. Para la investigación se eligieron los valores obtenidos en las variables pH, acidez intercambiable, Ca, Mg, K, P, Zn, Cu, Fe y Mn, a los cuales se les realizó análisis de frecuencias, separaciones de medias, correlaciones y análisis de componentes principales (CP). Posteriormente se interpolaron los valores de las variables elegidas mediante el método de Kriging ordinario, continuadamente se realizaron 4 tipos de validaciones de la interpolación entre estas: validación de campo, validación cruzada y se procedió a calcular los errores para cada validación de las interpolaciones, estos errores se le restaron al valor original de cada observación para generar una nueva interpolación y realizar de nuevo una validación de campo y una validación cruzada. Los resultados de las interpolaciones se analizaron mediante el promedio absoluto del error (PAE), promedio del cuadrado del error (PCE), efectividad de predicción (E) y determinación (r2). Los resultados demostraron un alto coeficiente de variación principalmente para la acidez intercambiable, y los nutrimentos Mg, K, P, Zn, Cu Fe y Mn. El análisis de frecuencia mostró que todos los nutrimentos poseen distribuciones anormales y tendencias entre los percentiles 25 y 75, sin embargo, el pH mostro una distribución normal. Al separar estadísticamente las medias de los valores en los nutrimentos según cada cultivo, se encontró que en los suelos dedicados al cultivo del arroz determinó el mayor contenido de pH (6,0), Ca (26,8 cmol (+) L-1), Mg (10,6 cmol (+) L-1) y Mn (34,2 mg L-1), mientras que los dedicados al cultivo de palma aceitera mostraron mayor concentración en la acidez intercambiable (0,5 cmol (+) L-1), K (0,8 cmol (+) L-1), P (13,1 mg L-1), Zn (2,8 mg L-1) y Fe (99,8 mg L-1) significativamente (α = 0.05). Entre las correlaciones según la prueba de Spearman se encontró relaciones proporcionales entre las bases Ca, Mg, y K y una correlación inversamente proporcional entre el pH y Acidez intercambiable y K y P en los suelos. El resto de manejos tuvieron valores intermedios y muy variables. El análisis de CP explicó un 60.8% de la variación de los nutrimentos en el pacífico sur, donde se encontró una relación entre los cultivos forestales y cultivos varios entre las dimensiones CP1 y CP2, el cual relacionó el comportamiento de K y P con palma aceitera y el pH con Arroz. En las dimensiones CP2 y CP3 mostró una relación de Fe y Cu con palma aceitera y pH con cultivos varios. Se determinó que la acidez, pH y los contenidos de Mg y K asimilable, se relacionaron fuertemente de acuerdo al manejo nutricional que es característico de cada cultivo y particularmente el contenido de Ca, dependió principalmente a la génesis del suelo. La validación de las interpolaciones en los nutrimentos determinó que los parámetros PAE, PCE, E y r2 mostraron mayor precisión al restar el error de las interpolaciones, mejorándose sustancialmente la predicción. Por otro lado, la validación cruzada, luego de restar los errores de interpolación, mostró el mejor ajuste de interpolación en comparación a validación de campo y ambas validaciones, mejor estimación que sin la resta de los errores en la distribución de nutrimentos en los suelos aluviales de la costa del Pacifico Sur. Se concluye que la información de los mapas construidos a partir de las interpolaciones realizadas, representó de muy buena manera la variabilidad espacial nivel regional de las variables evaluadas, lo cual confirma que esta herramienta es funcional para trabajos importantes en el desarrollo de diagnóstico de problemas de nutrimentos en los suelos o bien condiciones de fertilidad para la región de estudio y otras regiones donde se cuente con información de suelos espacialmente referenciada.

The study validates geo-statistical and conventional models for a soil fertility data set of the South Pacific agricultural lands in the coastal plains of Costa Rica. A metha-analysis was conducted and a best adjustment semivariogram employed to allow using Kriging interpolation. Statistical analysis included frequency distribution, means estimates, correlations and principal components analysis (CP). Values of selected variables were interpolated by ordinary Kriging following four consecutive validation types: field validation, cross validation, errors calculated for each interpolation of validations, subtraction of errors from original data observations, generation of a new field validation, and subsequent cross validation. Interpolations results were analyzed using error absolute average (PAE), error mean square (PCE), prediction affectivity (E) and determination (r2). The data set included soil available information of the counties Corredores, Golfito and Osa previously planted to oil palm, rice, forest and few other crops (named “cultivos varios”). Soils are mainly of alluvial origin in lower positions but with a little more development in the distal part of the hillsides, to include mainly Inceptisols, Ultisols, Entisols and a few Andisols. Variables investigated include pH, exchangeable acidity, Ca, Mg, K, P, Zn, Cu, Fe and Mn. Results shows high variation coefficients mainly for exchangeable acidity and availability of Mg, K, P, Zn, Cu Fe y Mn. Frequency analysis demonstrated abnormal distributions for all elements and tendencies between 25 and 75 percentiles however but normal for pH values. Mean values of variables by crops showed higher numbers under rice plantations pH (6.0), Ca (26.8 cmol (+) L-1), Mg (10.6 cmol (+) L-1) and Mn (34.2 mg L-1). Values for oil palm plantations were significantly higher (α = 005) for exchangeable acidity (0.5 cmol (+) L-1), K (0.8 cmol (+) L-1), P (13.1 mg L-1), Zn (2.8 mg L-1) y Fe (99.8 mg L-1). Spearman correlation analysis found proportional relationships between Ca, Mg, and K and inverse proportional correlation between pH y exchangeable acidity and soil available K and P. Other crops (“cultivos varios”) showed highly variable intermediate values. CP analysis explained 60.8% of nutrients variability in the study area with a relation between forest and other crops among CP1 and CP2 dimensions, probably related to the behavior of K and P under oil palm pH in rice fields. A relationship was also found among dimensions CP2 and CP3 for Fe and Cu under oil palm and pH under other crops. It was determined that soil acidity, pH and availability of Mg and K were strongly related to the nutritional management practices of the different crops and that of Ca particularly to the soil genesis on calcareous materials. Nutrients interpolation validation determined that PAE, PCE, E and r2 values improved prediction after removing interpolation errors. Corss validation after substration of interpolation errors showed the best interpolation adjustment as compared to field validation and both validations, and better estimation not subtracting nutrients distribution errors in the alluvial coastal plains of the South Pacific Costa Rica. It is concluded that the information provided by the maps build after interpolations well represent the special variability of the evaluated variables. This confirm that the tools employed is functional to develop relevant works in the diagnosis of nutrient problems in soils or soil fertility conditions for a region and other s similar with spatially referenced soil data.