Pais: El Salvador

Fecha: 16 de Marzo del 2021

Modelo predictivo de la disponibilidad de fosfato en el suelo mediante el uso del software QGIS por UNICAES, El salvador

Los planes de fertilización específicos del sitio son efectivos para reducir los desechos y los costos, considerando que los suelos agrícolas no son espacialmente uniformes debido a la cantidad considerable de interacciones bioquímicas que gobiernan la disponibilidad de nutrientes.

En los suelos salvadoreños, el fósforo es un macronutriente limitante y los agricultores a menudo usan fosfato de diamonio (DAP) como enmienda paliativa, sin embargo, ignoran la variabilidad espacial y, por lo tanto, causan un mal uso de fertilizantes. En esta investigación, se tomaron 55 muestras de suelo de un campo de 30 hectáreas y se enviaron a un laboratorio para ser tratadas con una dosis de DAP con el fin de medir cuánto fosfato permaneció disponible a lo largo del tiempo en un escenario sin raíces.

Se demostró que las respuestas no eran estrictamente proporcionales a los valores de pH y la capacidad de intercambio catiónico efectivo (ECEC), lo que significa que estas variables no fueron suficientes para sustentar los supuestos tradicionales sobre la disponibilidad de fosfato en un campo; el valor más alto de las correlaciones de Pearson para los datos de pH y ECEC versus las medidas de disponibilidad de P fue 0.4, y el valor máximo de R2 fue 0,21, lo que indica que un modelo predictivo estadístico no era confiable.

Para contribuir a un mejor análisis agronómico, en este trabajo se propone un modelo predictivo de disponibilidad de fosfato. Los datos obtenidos de las muestras tratadas se procesaron para producir gráficos de semivariograma que se ajustaban al menos a uno de los modelos estándar de patrones lineales, circulares o esféricos.

Esto también indicó que la interpolación de Kriging era conveniente para representar datos y establecer modelos predictivos. Luego, se utilizó el software GIS para crear mapas que modelaron la etapa de disponibilidad de P a lo largo del tiempo. El aporte de este trabajo es la propuesta de herramientas software geoestadísticas para mejorar el análisis de requerimientos de nutrientes del suelo a partir de muestras de suelo, permitiendo modelar todo un terreno de cultivo para el desarrollo de planes de fertilización más precisos.

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