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Universidad Nacional de Córdoba (2013)

Modelación de la variación espacial de variables edáficas y su aplicación en el diseño de planes de muestreo de suelos

Gili, Adriana Anahí

Titre : Modelación de la variación espacial de variables edáficas y su aplicación en el diseño de planes de muestreo de suelos

Auteur : Gili, Adriana Anahí

Université de soutenance : Universidad Nacional de Córdoba

Grade : Doctor en Ciencias Agropecuarias 2013

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El análisis estadístico de la variabilidad espacial de propiedades edáficas en suelos con laboreo agrícola puede realizarse con métodos geoestadísticos clásicos, pero también con métodos más contemporáneos como los modelos lineales mixtos (MLM) y los métodos multivariados de análisis espacial (MULTISPATI-PCA). El objetivo de esta tesis fue la evaluación de métodos para el estudio de la variabilidad espacial de características de suelo en la Región Semiárida Argentina y su aplicación en el diseño de planes de muestreo. Los datos fueron relevados considerando la escala más fina (lote) en dos sistemas de manejo, labranza convencional (LC) y siembra directa (SD), y dos profundidades de muestreo (0-5 cm y 5-10 cm). Se realizaron análisis de las fracciones texturales, fósforo disponible (P), materia orgánica (MO) y nitrógeno total (N). Para la investigación metodológica se computaron simulaciones no condicionales basada en las estimaciones de los parámetros obtenidas a partir de datos reales. Las variables P, MO y N mostraron variabilidad espacial bajo LC independientemente de la profundidad del muestreo. Con la escala utilizada no fue posible describir variabilidad espacial de las fracciones texturales. En SD también se pudo caracterizar la variabilidad espacial de las propiedades químicas y se encontraron diferencias marcadas entre las profundidades. La estimación de los parámetros para caracterizar la variabilidad espacial fue menos precisa y menos eficiente con los métodos geoestadísticos clásicos que con MLM. La estimación máximo verosímil presentó mejor desempeño que la estimación máximo verosímil residual. Con MULTISPATI-PCA se explicó la distribución espacial en sentido multivariado. Respecto al diseño de muestreo se generaron recomendaciones según el interés fuese caracterizar la distribución de variables edáficas vía promedios y varianza total o la descripción espacial de la variabilidad. En el primer caso, con un tamaño muestral de 10 puntos se pueden obtener estimaciones precisas (menor sesgo), y con 30 puntos las estimaciones fueron también eficientes (con baja varianza). En el segundo caso, será necesario trabajar con 100 o más puntos de muestreos. Si se utiliza un diseño sistemático, la distancia entre los puntos debe ser próxima a la mitad del rango. En caso de no conocer la posible estructura espacial, se pueden realizar estimaciones a través de análisis basados en diseños anidados o bien realizar un profuso diseño aleatorio simple.

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Page publiée le 22 août 2016, mise à jour le 3 juillet 2017