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Variabilidad espacial y uso del manejo sitio especifico de la fertilidad del suelo, en el cultivo de caña de azúcar

Publicado: 1 de marzo de 2017
Por: Oswaldo Fernandez, Univesidad de los Andes - Venezuela
Resumen

Con el objeto de estudiar la variabilidad espacial de los suelos se seleccionó una parcela con una extensión de 1,82 Hasembradas de Caña de Azúcar con fines forrajeros  en la Estación Experimental  “Operadora Agrícola “Rafael Rangel” propiedad del Núcleo Universitario “Rafael Rangel” de la Universidad de los Andes en el Estado Trujillo. Este trabajo tiene como objetivos principales cuantificar y caracterizar la variabilidad del recurso suelo en una parcela dedicada al cultivo de caña de azúcar (Saccharum officinarum) con fines forrajeros, correlacionar espacialmente las variables suelo-rendimiento y determinar mediante el diagnostico de la fertilidad del suelo las practicas de Manejo Sitio Especifico que mejoren la eficiencia de los insumos aplicados. Esta finca se encuentra ubicada políticamente en el municipio Pampán,  Monay, Parroquia La Paz.  El muestreo de suelos consistió de dos etapas dentro del tablón: 1) Muestreo preliminar en dos transectas N-S y E-O,  2) Muestreo Geoestadístico.  En el horizonte superficial se analizaron las siguientes variables del suelo: pH, CE, Ca, Mg, P, K y  a, L, A;  también se hicieron mediciones de la altura de la planta a los 6 meses de edad, y el rendimiento del cultivo de caña de azúcar. Los datos provenientes de estos análisis de laboratorio y de campo, fueron procesados utilizando las estadísticas clásicas y  el análisis geoestadístico. Además de estos análisis también fueron graficados los datos de las variables en  mapas de contorno  por medio del método de interpolación “Kriging”. Según los resultados de las estadísticas clásicas, el coeficiente de variación para las variables CE y K es mayor del 65 %  lo cual  indica que hay una gran variabilidad  de ellas. Por otra parte desde el punto de vista geoestadístico, el Nugget (varianza al azar) se presenta en menor proporción  con respecto a la (varianza espacial) en la mayoría de las variables analizadas, lo cual  indica que hay una marcada dependencia espacial de estas variables en el suelo

Palabras Clave: Geoestadística, Precisión, Nugget, Variabilidad, Manejo de Suelos

Agradecimiento: Esta investigación fue financiada con fondos del CDCHT de la Universidad de Los Andes, Venezuela, bajo el proyecto NURR-C-422-06-01-C.

INTRODUCCIÓN
La variabilidad espacial de las propiedades del suelo y de los rendimientos de los cultivos ha sido reconocida desde los inicios de la agricultura. Una nueva tecnología, llamada Agricultura de Precisión (AP) permite medir y manejar la variabilidad espacial para aumentar la eficiencia productiva y disminuir el impacto ambiental.
La definición más simple de Agricultura de Precisión (Ortega y Flores, 1999), establece que esta corresponde a un grupo de tecnologías que permiten la aplicación de insumos agrícolas, tales como fertilizantes, semillas, plaguicidas, etc., en forma variable dentro de un potrero, de acuerdo a los requerimientos y/o potencial productivo de varios sectores homogéneos, predefinidos dentro del mismo.
Bajo el término agricultura de precisión o agricultura por sitio especifico, se engloba toda una filosofía respaldada por una serie de procedimientos tecnológicos para el manejo de las plantaciones en forma intensiva. Esta filosofía propone atender en forma diferenciada los factores de producción de acuerdo a las características específicas de cada sitio, con el fin de maximizar la eficiencia en el uso de los recursos, y minimizar  los efectos de contaminación, usando como unidad de manejo, el área más pequeña para la cual se cuenta con información de respaldo (Lowenberg-De Boer y Swinton.S. 1998).
Definido de una manera simple, el manejo sitio específico (MSE), o Agricultura de Precisión, es tratar áreas menores dentro de lotes de una manera distinta a la que manejaría el lote entero. El manejo sitio especifico reconoce e identifica variaciones en el tipo de suelo, textura, color, nutrientes, y productividad dentro de los lotes; luego trata de manejar esa variabilidad en una escala mucho menor que en las practicas normales. Incluye recolectar, interpretar y manejar gran cantidad de datos agronómicos detallados, de lugares precisos en los lotes en un intento de ajustar y mejorar la eficiencia de la producción de cultivos.
El área de mayor desarrollo de la AP es el Manejo de Nutrientes Sitio-Especifico (MNSE), también llamado Tecnología de Dosis Variable (TDV), que corresponde a la aplicación variable de dosis de fertilizantes de acuerdo al nivel de fertilidad de cada sector de manejo homogéneo dentro de la parcela, lo cual significa que no se trabaja necesariamente con una sola dosis de fertilizante, sino con tantas dosis como áreas significativamente homogéneas existan en la explotación, (Ortega R y G. Peterson. 1997)
El MSE reconoce que la extensa variabilidad espacial en propiedades del suelo y productividad de los cultivos es la norma más que la excepción en la gran mayoría de los lotes (Mulla y Schepers, (1997). El objetivo del MSE es identificar, caracterizar y manejar las limitaciones productivas, económicas y ambientales más relevantes en cada sitio y tiempo determinado. Desde el punto de vista del manejo de la fertilidad de suelos y nutrición de cultivos, la AP ofrece la posibilidad de realizar aplicaciones de dosis variables de fertilizantes según las necesidades del cultivo en cada sitio y momento para alcanzar una mayor eficiencia del recurso fertilizante optimizando el beneficio económico, reduciendo el impacto ambiental y mejorando la eficiencia de uso de los otros factores involucrados en la producción agrícola.
Este trabajo tiene como objetivos principales lo siguiente: 
  1. Cuantificar y caracterizar la variabilidad del recurso suelo en una parcela dedicada al cultivo de caña de azúcar (Saccharum officinarum) confines forrajeros.
  2. Correlacionar espacialmente algunas variables del suelo con el Rendimiento, dentro de un tablón de  Caña de Azúcar.
  3. Determinar las posibles causas agronómicas que provocan la variabilidad observada, y mediante el diagnostico de la fertilidad del suelo establecer practicas de Manejo de Nutrientes Sitio-Especifico (MNSE) que conlleven a la tecnología de dosis variables (TDV) y que mejoren la eficiencia y uso de los fertilizantes e insumos usados dentro de la parcela.
 
MATERIALES Y METODOS
El presente trabajo fue realizado en la Operadora Agrícola Rafael Rangel, antigua finca "El Reto", perteneciente a la Universidad de los Andes. Núcleo "Rafael Rangel", Trujillo - Estado Trujillo. La unidad de producción se encuentra ubicada geográficamente al norte del centro poblado Monay, formando parte de la cuenca del río Monaícito entre las quebradas La Bético y la Catalina del Estado Trujillo. Presenta un relieve plano, micro relieve liso con una pendiente oeste - este aproximadamente del 1 %. Son suelos con una profundidad efectiva de 50 cm. y un drenaje restringido, con una permeabilidad moderada a lenta. En el área de estudio se han realizado varios trabajos que permiten constatar las potencialidades y limitaciones existentes de los suelos, Maldonado (1998) señala que en la zona existen diferentes tipos genéricos de suelos, correspondiendo más del 50% a suelos del orden Inceptisol.

Para el desarrollo de este trabajo de investigación fue necesario organizar el mismo  en dos  etapas consecutivas, 1.- Reconocimiento del área y 2.- Selección del método de muestreo. Se escogió un tablón de1,82 ha ocupado por el cultivo caña de azúcar variedad San Pablo 72.Inicialmente se establecieron dos transectas en el terreno a estudiar, estas  fueron orientadas en las siguientes direcciones (N – S) perpendicular al río Monaicito y (E – O) paralela al río Monaicito. Posteriormente se procedió a diseñar en un plano el muestreo Geoestadístico, el cual se utilizó para ubicar y marcar  con estacas los puntos de muestreo en la parcela,  esto nos permitió establecer los 88 puntos de muestreo, en cada punto indicado, se tomaron las muestras a la profundidad de  0 –30 cm. En cada una de las muestras se determino el pH en agua relación 1:2, conductividad eléctrica con extracción a la pasta, fosforo por el Método de Olsen, Potasio por el Método de Bray, Calcio y Magnesio Método Complexométrico, Sodio Intercambiable, por Absorción Atómica, CIC por extracción con acetato de sodio. Los datos obtenidos se analizaron usando los parámetros estadísticos clásicos (media, coeficiente de variación, varianza, desviación estándar, mínimo y máximo. Se aplicaron las técnicas de la Geoestadística  para definir la variabilidad de esos suelos y del rendimiento. Finalmente se uso el método de interpolación (Kriging) para obtener los mapas en contorno para cada propiedad, y para el rendimiento del cultivo ( Moral, F.J. 2003).Para este trabajo de investigación solo se presentan y discuten las variables más importantes  que están afectando el rendimiento de la caña de azúcar a través de los mapas de contorno.
 
RESULTADOS Y DISCUSION
La interpretación de los mapas en contorno (Contour Maps)  obtenidos por el método de interpolación “Kriging” a través del programa computarizado SURFER 8 (1999), nos permite comparar la variabilidad del suelo y de la planta.  Así podemos observar la influencia que tiene una variable del suelo con respecto a otra, así como también con el  cultivo,  y por lo tanto establecer un manejo eficiente para aumentar la productividad. En este caso particular vamos a comparar espacial y visualmente algunas de las variables del suelo  mas correlacionadas con el rendimiento de la caña de azúcar.  En la Figura 1, se presenta el contenido de fósforo disponible en el suelo expresado en kg ha-1, el color rojo hacia el centro,  representan las áreas con menor contenido de fósforo. Por otra parte, en la Figura 2, se presenta el rendimiento de la caña de azúcar expresada en tn ha-1. Al comparar estas dos imágenes podemos observar que las zonas verdes y anaranjadas (valores altos) del rendimiento se correlacionan  muy bien con las zonas verdes y anaranjadas (valores altos) de fósforo. El color rojo indica el área donde el fósforo y el rendimiento del cultivo son menores. Similarmente podríamos hacer las interpretaciones respectivas entre el Sodio, Figura 3, el Potasio, Figura 4, y el Rendimiento.
 
Figura 1.  Mapa de Contorno para contenido de  P  (kg ha-1)
Variabilidad espacial y uso del manejo sitio especifico de la fertilidad del suelo, en el cultivo de caña de azúcar - Image 1

Figura 2.  Mapa de Contorno para el Rendimiento  Caña de Azúcar (tn ha-1)
Variabilidad espacial y uso del manejo sitio especifico de la fertilidad del suelo, en el cultivo de caña de azúcar - Image 2

Figura 3.  Mapa de Contorno para el Sodio en el suelo (cmol kg-1)
Variabilidad espacial y uso del manejo sitio especifico de la fertilidad del suelo, en el cultivo de caña de azúcar - Image 3

Figura 4. Mapa de Contorno para el Potasio (K+)   ( cmol kg-1 )
Variabilidad espacial y uso del manejo sitio especifico de la fertilidad del suelo, en el cultivo de caña de azúcar - Image 4
 
CONCLUSIONES
Aunque no se presentan todos  los resultados por motivo de espacio en este trabajo, las principales conclusiones son las siguientes: La más alta variabilidad, según las estadísticas clásicas, fue mostrada por las variables potasio y conductividad eléctrica, cuyo coeficiente de variación fue mayor de 65%.  Dentro de los parámetros de fertilidad estudiados, las relaciones K/Ca+Mg, K/CIC y % P2O5 y K2O presentaron también coeficientes de variación mayor de 65%.

El resto de las variables presentaron CV medios y bajos. Los coeficientes de correlación (r) de las variables de suelo con respecto al rendimiento en general son bajos. La única excepción fue la variable limo la cual presentó  un  r = - 0.278, siendo la variable que más afecta al desarrollo del cultivo. Esto también indica que aquellas zonas donde el porcentaje de limo es alto, existen marcados problemas de mal drenaje, siendo la caña de azúcar altamente susceptible a problemas de aguachinamiento. Del análisis geoestadístico se puede concluir que el Nugget (varianza aleatoria o al azar) se presenta en menor proporción en la mayoría de los semivariogramas lo cual nos indica que en estos suelos muchas de las variables analizadas tienen dependencia espacial. En cuanto al rango de dependencia espacial se encontró que existen valores desde <4 mhasta99 m, por lo cual tenemos un amplio rango de dependencia espacial y por lo tanto diferentes zonas de influencia dependiendo de la variable que se está analizando.

En el caso del Na, esta variable presenta un Modelo Nugget, es decir no hay dependencia espacial, lo cual indica que los valores de esta variable están distribuidos completamente al azar, y   solo reduciendo la distancia de muestreo a menos de10 m, podríamos conseguir una estructura espacial. En los mapas de distribución espacial (Mapas de Contorno) de las variables analizadas, se observó visualmente que en algunas variables su distribución en la parcela es similar, pero otras son muy diferentes. También se muestra que algunas variables afectaron negativamente  el desarrollo de la planta, es el caso del sodio ver Figura 3 y el potasio Figura 4, cuando se compara con el mapa de contorno del rendimiento. Estos mapas permiten  hacer un manejo sitio específico eficiente de los fertilizantes o enmiendas, corrigiendo en lo posible cualquier efecto negativo sobre el cultivo.
 
REFERENCIAS BIBLIOGRAFICAS
  • Lowenberg-De Boer y S. Swinton. 1998. Economics of site- specific management in agronomic crops. In the state of site-specific management for agriculture. F. Pierce y E. Sadler (ed) ASA-CSSA-SSA: Madison Wisconsin, EE.UU.
  • Maldonado, R. 1998. Diseño Preliminar de una obra de captación y un canal de derivación en el Rio Monaícito para la Finca El Reto de la ULA. NURR. Tesis de Grado Ing. Agrícola, Trujillo, pp. 153.
  • Moral, F.J. 2003. La Representación Grafica de las Variables Regionalizadas. Geoestadística Lineal. Servicio de Publicaciones de la Universidad de Extremadura, Badajoz.
  • Mulla,D.J and J.S. Schepers. 1997. The State of Site-Specific Management for Agriculture. ASA, CSSA, SSSA, p. 1-18.
  • Ortega, R y L. Flores. 1999. Agricultura de Precisión: Introducción al manejo sitio-específico. Ministerio de Agricultura. Instituto de Investigaciones Agropecuarias: CRI. Quilamapu-Chile.
  • Ortega R, D. Westfall y G. Peterson. 1997. Variability of phosphorus over landscapes and dry winter wheat yields. Better Crops 81(2): 24-27. Potash and Phosphate Institute.Norcross,Georgia, EE.UU.
  • Surfer 8, 1999. Surfer for Windows. Contouring and 3D Surface Mapping Software.
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Oswaldo Fernandez
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Luis Oswaldo Zerega Mendez
7 de febrero de 2020
Hola Oswaldo. Me complace saludarte, desde Lima, Perú. Excelente trabajo. Claro, usted es uno de los pocos geoestadístico experto en esta materia. Esta herramienta nos permite conocer el grado de variabilidad espacial del suelo, con la cual se puede elaborar imágenes espectrales para realizar correctivos, en este caso nutricional en el cultivo de caña de azúcar, por sitio especifico. Esta técnica es principalmente aplicable en fincas de grandes extensiones, donde no es práctico realizar correctivos a ese nivel de detalles si no se cuenta con una tecnología como esta, que es la agricultura de precisión, que en Venezuela se venía aplicando desde los años 90.
Alejandro Gorgni
Portón Verde
6 de marzo de 2017
Coincido con ustedes: la variabilidad espacial (y temporal) es muy importante y los medios tecnológicos con que se disponen en la actualidad (imagenes satelitales HD semanales, a disposicion del productor) nos permiten variar éstos y otros insumos (herbicidas, semilla, foliares, enmiendas, etc) y evaluar el crecimiento del cultivo practicamente a tiempo real, maximizando la eficiencia y minimizando su uso... pero siempre debe validarse con experiencias sustentadas en analisis de suelo-foliares y dejando testigos a los fines de no terminar recomendando una tecnologia que "ahorra, pero produce menos". Cuidado con ésto: hay que medir y luego recomendar. Sólo a titulo de comentario, a nosotros nos pasa que a pesar de tener todo esto evaluado a campo con algunos productores de punta, tanto el productor como los profesionales de la agronomia, son muy reacios a adoptarla esta tecnologia: consideramos que el esfuerzo de extension debe ser aun mayor que el de validacion porque de otro modo, va a haber adopcion demasiado lenta con respecto a la real demanda poblacional de una produccion mas amigable con el ambiente. Atte
Jose Cosme Guerrero Ruiz
Universidad de Sonora (México)
5 de marzo de 2017
Estoy de acuerdo con los comentarios de Novoagro. SE debe de minimizar el uso de fertilizantes y comprender mas la importancia de los microorganismos!
MARIANO RUIZ ABARCA
11 de abril de 2017
Totalmente de acuerdo con don Ariolfo, en mi zona los productores usan una misma fórmula para toda la finca e incluso para toda una región. Los técnicos que los atienden no los han capacitado. Saludos
Ariolfo Pardo Mateus
11 de abril de 2017
Caña panelera o de azúcar esi un pasto de corte con el mayor tallo y contenidos de sacarosa. La fertilizacion obedece al sectores o mapeados grandes que permitan intuir relieves muy homogéneos. Las dosis de fertilización simplemente se hacen acorde con esos mapeados que sin duda son extensos .
alejandro enriquez lesma
Grupo Pecuario San Antonio SA de CV.
10 de abril de 2017
Muy interesante, pero alguien nos podría compartir su experiencia de como podemos hacer mapas de dosificación variable de nutrientes en caña de azucar, ya que obtener 45 muestras y 45 analisis de suelo por hectarea no suena nada práctico ni económico, ¿Existe otra forma de recomendar dosis variable de fertilización? Que alguien nos explique por favor alguna otra tecnología que se este implementando para generar los mapas de dosificación variable.
Ciro Roman Ceron
13 de marzo de 2017
Felicitaciones por este trabajo de investigación y análisis estadístico que nos invita a realizar un manejo especifico para lotes que ofrecen condiciones edafoclimaticas similares y así dejar de hacer recomendaciones generales basados solo en (N,P,K) desconociendo las características del material parental (roca madre). La inoculacion del suelo con cepas micorrizogenas nativas que aun se encuentran en el mantillo del bosque natural es materia prima para su , alimentación reproducción e inoculacion de nuestros suelos. El incremento en la producción de esta graminaceae con fines forrajeros es una evidencia de la incidencia que tiene la riqueza microbiologica del suelo cuando tiene disponibilidad de minerales asimilables por el sistema radical.
Ángel Santo Rivas Arteaga
12 de marzo de 2017
Saludos cordiales, es importante entender el tiempo de explotación agrícola a los suelos donde la cantidad y el uso de agroquimicos mal usado ha ido arrasando la flora microbiana. un buen uso de aportación, es la recuperación de la flota microbiana, con sepas nativas. de tricoderma mas micorrisa. esto permite la interacción de las relaciones entre clima, organismo y planta, los cuales con un buen manejo autonómico preciso, incrementara la producción.
Oscar
12 de marzo de 2017
Saludos, felicitarte por tal iniciativa mi apreciación al respecto lo tomo como una información preliminar que permitirá en futuras evaluaciones poder dar recomendaciones,precisas de utilidad a los productores. Me llama poderosamente la atención que con solo un pequeño ensayo, los colegas estén asumiendo como válidas o de uso práctico tales recomendaciones, es un pequeño pero interesante inicio. Vale la pena destacar esto y adelante gracias
Diego Escobar Restrepo
Abonamos S.A.
11 de marzo de 2017
El cultivo debe ser intervenido como un sistema, teniendo en cuenta sus componentes (suelo, microorganismos, mecanización, el cultivo, el hombre, medio ambiente, etc) y la interrelación entre estos. Los microorganismos, específicamente los hongos formadores de micorrizas, incrementan la producción mediante un aumento en la eficiencia por parte de la planta en la toma de fósforo (mineral costoso en el programa de fertilización. Con 280 kilos de micorrizas más el programa de fertilización normal de la finca se obtuvo 20% más de Toneladas de Caña por Hectárea (TCH) al pasar de 105.42 a 127.29. Con 280 kilos de micorrizas y el 75% de la fertilización normal de la finca se obtuvo el 4.8% mas de producción. Por cada peso colombiano invertido se obtuvo $2.44 pesos de ingreso adicional. En Puerto Gaitan, Meta, Llanos Orientales colombianos. Con 280 kilos de micorrizas por hectárea más el programa tradicional de fertilización se obtuvo 10% más de TCH. En Zarzal, Valle, Colombia. Con 280 kilos de micorrizas más el programa de fertilización normal de la finca se obtuvo 31% más de Toneladas de Caña por Hectarea (TCH) al pasar de 116 a 152 TCH
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