Aplicación de modelos geoestadísticos para definir la variabilidad de un perfil del suelo

Resumen

El análisis geoestadisticos es utilizado para visualizar y graficar la distribución espacial de varias propiedades del suelo. En este contexto, los objetivos fueron: Describir varias propiedades fisicoquímicas del suelo de dos perfiles en una finca bananera; para luego estimar el mejor método de interpolación, y mediante gráficas interpretar la variabilidad espacial. Se construyó dos calicatas de 2,50 m de ancho por 0,70 m de profundidad ubicadas diagonal a una planta de banano a distancia de 40 cm. En cada perfil se colocó una malla de 2 m de largo por 0.6 m de ancho con cuadrículas de 20× 20 cm, de donde se tomó muestras para análisis de suelo. El análisis geoestadístico se realizó en ArcGis versión 10.3. Para mostrar la distribución de los datos del perfil, se utilizó el método de interpolación kriging. Los modelos de semivariograma de tipo empíricos usados fueron: lineal, esférico, circular y gaussiano. Se identificó áreas con diferente variabilidad en su dirección concentración de datos en función de la distancia. El modelo de interpolación esférico fue más preciso. Los mapas mantuvieron la continuidad de los valores en profundidad, aspecto que permitió caracterizar los dos perfiles de suelo, al ser comprado con la estadística descriptiva.

Palabras clave:

Sistema de información geográfico, Krigrien, semivariograma, error cuadrático medio.

ABSTRACT

Geostatistical analysis is used to visualize and graph the spatial distribution of various soil properties. In this context, the objectives were: to describe several physicochemical properties of the soil of two profiles in a banana farm; then to estimate the best interpolation method, and through graphs to interpret the spatial variability. Two 2.50 m wide by 0.70 m deep pits were constructed diagonally to a banana plant at a distance of 40 cm. A 2 m long by 0.6 m wide mesh with 20 x 20 cm squares was placed in each profile, from which samples were taken for soil analysis. The geostatistical analysis was performed in ArcGis version 10.3. To show the distribution of the profile data, the kriging interpolation method was used. The empirical semivariogram models used were: linear, spherical, circular and Gaussian. Areas with different variability in their direction and data concentration as a function of distance were identified. The spherical interpolation model was more accurate. The maps maintained continuity of the values in depth, an aspect that allowed the characterization of the two soil profiles, when bought with the descriptive statistics.

Keywords:

Geographic information system, Krigrien, semivariogram, mean square error.