Metodología de procesamiento integrado para identificar la variabilidad espacial de la infiltración acumulada en suelos agrícolas
La infiltración del agua en el suelo y su variación espacial es fundamental para establecer la programación de riego en los cultivos y evaluar los posibles efectos degradativos en el suelo. El objetivo fue desarrollar una metodología de procesamiento integrado en Rstudio, para identificar la variab...
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|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | Spanish |
| Published: |
Universidad de Ciencias Aplicadas y Ambientales
2023-06-01
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| Series: | Revista U.D.C.A Actualidad & Divulgación Científica |
| Subjects: | |
| Online Access: | https://revistas.udca.edu.co/index.php/ruadc/article/view/2365 |
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| author | Helber Milton Orjuela-Matta Danny Wilson Sanjuanelo-Corredor Jonathan Vásquez-Lizcano Katherin Cubides-Posada Julián Francisco Rodríguez-Tibaquirá Juan Carlos Torres-Rodríguez Heiner Alfonso Ramírez-Poveda |
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La infiltración del agua en el suelo y su variación espacial es fundamental para establecer la programación de riego en los cultivos y evaluar los posibles efectos degradativos en el suelo. El objetivo fue desarrollar una metodología de procesamiento integrado en Rstudio, para identificar la variabilidad espacial de la infiltración acumulada, en dos fases para un cultivo de arveja. El muestreo de campo se adelantó sobre una malla rectangular georreferenciada con 48 puntos, por cada momento, utilizando anillos infiltrómetros dobles. Los datos fueron evaluados por medio de herramientas geoestadísticas, ajustadas con código de programación en Rstudio, definiendo las relaciones entre las magnitudes de la infiltración acumulada, para diferentes instantes de prueba, sin la necesidad de realizar ajustes estadísticos de normalidad de variables, discriminados en un periodo entre 1 y 80 minutos. Los resultados sugieren la existencia de variabilidad espacial de la infiltración acumulada en las dos fases evaluadas, considerando que, la mayoría de los datos analizados, se ajustaron a múltiples modelos de semivarianza, manteniendo grados de dependencia espacial, particularmente, respecto al máximo valor acumulado de infiltración, validando la eficacia de la metodología ajustada. Las relaciones espaciales fueron corroboradas con mapas de contorno, en donde se observó la variación espacial de la infiltración acumulada entre los momentos de cultivo identificados. La confiabilidad de la interpolación por el método Kriging ordinario, se verificó mediante la generación mapas de varianza, estableciendo el grado de homogeneidad de la interpolación. La variabilidad de la infiltración confirma la validez de la metodología ajustada implementada.
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| publishDate | 2023-06-01 |
| publisher | Universidad de Ciencias Aplicadas y Ambientales |
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