Agronomía Costarricense ISSN Impreso: 0377-9424 ISSN electrónico: 2215-2202

OAI: https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/agrocost/oai
Evaluación de tres enmiendas de suelos orgánicos en el suelo de arcilla para el cultivar de arándano utilizando mapas espaciales interpolados de clúster
PDF
HTML
EPUB

Palabras clave

ArcMap
blueberry
cluster Ward
organic soil emendation
precision agriculture.
Arándano
ArcMap
agricultura de precisión
cluster Ward
enmienda orgánica del suelo.

Cómo citar

Kalbacher, K. T., Hernández-Rodríguez, O. A., Jiménez-Castro, J., Parra-Quezada, R., & Martínez-Rosales, A. F. (2018). Evaluación de tres enmiendas de suelos orgánicos en el suelo de arcilla para el cultivar de arándano utilizando mapas espaciales interpolados de clúster. Agronomía Costarricense, 42(2). https://doi.org/10.15517/rac.v42i2.33783

Resumen

La agricultura orgánica es la medida agroambiental y alternativa agroecológica que resulta en una agricultura de valor agregado. Este estudio determinó a través de la interpolación del mapeo de análisis geoestadístico si las medidas orgánicas utilizadas fueron biointensivas, y se modificó el suelo para cumplir con los requisitos para el cultivar de arándano. El área de estudio fue un huerto de arándanos de 0.88 hectáreas, en el municipio de Cusihuriachi, Chihuahua, México, que había sido sometido a 3 tratamientos distintos de enmienda orgánica del suelo para camas elevadas: (t1) yeso y azufre, (t2) yeso, azufre y compost y (t3) yeso, azufre, compost y polvo de aserrín de pino. Veinticuatro muestras de suelo se tomaron de 0 a 30 centímetros en todo el huerto de las camas elevadas, 75 días después de la aplicación de los 3 tratamientos del suelo. Las técnicas de análisis de suelo se usaron para determinar el porcentaje de arcilla en el suelo, el pH del suelo, la cantidad de nitratos mg.kg-1 de suelo y el porcentaje de materia orgánica en el suelo. El análisis geoestadístico se determinó a través de grupos de similitud y diferencia con el agrupamiento Ward. Con los resultados del análisis del clúster Ward se generó un mapa interpolado para cada parámetro al utilizar ArcMap y la interpolación de ponderación de distancia inversa. La conclusión de este estudio fue que el mapeo de interpolación era una herramienta de visualización útil para determinar que no había diferencia ponderada entre los 3 tratamientos de enmienda y que ninguno de los tratamientos fue lo suficientemente efectivo como para emendar el suelo a las condiciones deseadas por el cultivar de arándano en los parámetros observados. Los mapas también fueron útiles para determinar las condiciones específicas del suelo, fuera del área de tratamiento, que podrían ser utilizadas por el productor para determinar un plan de gestión de agricultura de precisión, que podría considerarse como una medida agroambiental adicional.
https://doi.org/10.15517/rac.v42i2.33783
PDF
HTML
EPUB

Citas

Billib, M; Holzaofel, EA; Fernandez-Cirelli, A. 2009. Sustainable water resources management for irrigated agriculture in Latin America. Chilian Journal of Agricultural Research 69(1):3-5.

Bryla, DR; Machado, RM. 2011. Comparative effects of nitrogen fertigation and granular fertilizer applicationon growth and availability of soil nitrogen during establishment of highbush blueberry. Frontiers in Plant Science 46(2):1-8.

Burkhard, N; Lynch, D; Percival, D; Sharifi, M. 2009. Organic mulch impact on vegetation dynamics and productivity of highbush blueberry under organic production. HortScience 44(3):688-696.

Camacho-Tamayo, JH; Luengas, CA; Leiva, FR. 2008. Effect of agricultural intervention on the spatial variability of some soils chemical properties in the eastern plains of colombia. Chilean Journal of Agriculutral Research 68(1):42-55.

Carvalho-Guedes, LP; Uribe-Opazo, MA; Ribeiro-Junior, PJ. 2013. Influence of incorporating geometric anisotrophy on the construction of thematic maps of simulated data and chemical attributes of soil. Chilean Journal of Agricultural Research 73(4):414-423.

Caspersen, S; Svensson, B; Hakansson, T; Winter, C; Khalil, S; Asp, H. 2016. Blueberry-soil interactions from an organic perspective. Scientia Horticulturae 208:78-91.

De Bastiani, F; Uribe-Opazo, MA; Dalposso, GH. 2012. Comparison of maps of spatial variability of soil resistance to penetration constricted with and without covariables using a spatial linerar model. Engenharia Agricola 32(2):394-404.

Dec, D; Dorner, J; Balocchi, O. 2011. Temporal and spatial variability of structure dependent properties of a volcanic ash soil under pasture in southern chile. Chilean Journal of Agricultural Research 71(2):293-303.

Echeverria, GV; Canumie, JV; Serri HG. 2009. Postharvest behavior of highbush blueberry fruits cv. O’Neal cultivated with different organic fertilization treatments. Chilean Journal of Agricultural Research 69(3):391-399.

Eck, P; Childers, NF. 1966. Blueberry Culture. News Brunswick, USA, Ruters. 378 p.

Ferreyra, R; Peralta, J; Sadsawka, A; Munoz, C; Valenzuela, J. 2001. Efecto de la acidificación del sustrato y del agua de riego en la nutrición, desarrollo y producción de arandano de conejo. Agricultura Técnica 61(4):452-458.

Finn, CE; Warmund, MR. 1997. Fertigation vs. surface application of nitrogen during blueberry establishment. Acta Horticulturae 446(58):397-402.

Grunwald, S. 2010. Current state of digital soil mapping and what is next. In Boettinger, JL; Howel, DW; Moore, AC; Hartemink, AE; Kienast-Brown, S (eds.). Digital soil mapping: bridging research, environmental application, and opperation. Netherlands, Springer. p. 3-12.

Guo, R; Li, G; Jiang, T; Schuchardt, F; Chen, T; Zhao, Y. 2012. Effect of aeration rate, C/N ration and moisture content on the stability and maturity of compost. Bioresource Technology 112:171-178.

Guzman-Ortiz, M. 2007. Manual de fertilizantes para cultivo de alto rendimiento. México, Limusas. 366 p.

Hanson, EJ. 2006. Nitrogen fertilization of highbush blueberry. Acta Horticulturae 715(715):347-351.

Jafari, A; Finke, PA; de Wauw, JW; Ayoubi, S; Khademi, H. 2012. Spatial prediction of USDA-great soil groups in the arid sarand region, Iran: comparing logisitc regression approaches to predict diagnostic horizons and soil typess. European Journal of Soil Science 63:284-298.

Komilis, DP; Tziouvaras, IS. 2009. A statistical analysis to assess the maturity and stability of six composts. Waste Management 29(5):1504-1513.

Lillesand, TR; Keifer, W; Chipman, J. 2015. Remote sensing and image interpretation. 7 ed. Hoboken, USA, Wiley. 104 p. Mandal, AK; Sharma, RC. 2009. Computerized datatbase of salts affected soils for peninsular India using GIS. Geocarto International 24(1):65-85.

Medina González, H; García Coronado, J; Núñez Acosta, D. 2007. El método del hidrómetro: base teórica para su empleo en la determinación de la distribución del tamaño de partículas de suelo. Revista Ciencias Técnicas Agropecuarias 16(3):19-24.

Navarro-García, G; Navarro-García, S. 2013. Química agrícola: química del suelo y de los nutrientes esenciales para las plantas. Madrid, Spain, Cimapress. 508 p.

Orjuela-Matta, HM; Sanabria, YR; Camacho-Tamayo, JH. 2012. Spatial analysis of infiltration in an oxisol of the eastern plains of Colombia. Chilean Journal of Agricultural Reasearch 72(3):404-410.

Qi, F; Zhu, AX. 2003. Knowledge discovery from soil maps using inductive learning. International Journal of Geographical Information Science 17(8):771-795.

Rodriguez-Vasquez, AF; Arisitizabal-Castillo, AR; Camacho-Tamayo, JH. 2008. Variabilidad espacial de los modelos de infiltracion de philip y kostiakov en un suelo andico. Engenharia Agrícola 28:64-75.

Sandoval, ME; Celis, JH; Bahamondes, CP. 2012. Effect of sewage sludge and sawdust in association with hybrid ryegrass (Lolium x hybrydum Hausskn) on soil macroaggregates and water content. Chilean Journal of Agricultural Research 72(4):568-573.

Sierra, CB; Lancelloti, AM; Vidal, IP. 2007. Azufre elemental como corrector del pH y la fertilidad de algunos suelos de la III y IV region de chile. Agricultura Técnica Chile 67(2):173-181.

Taghizadeh-Mehrjardi, R; Sarmadian, F; Minasny, B; Triantafilis, J; Omid, M. 2014. Digital Mapping of Soil Classes Using Decision Tree and Auxiliary Data in the Ardakan Region, Iran. Arid Land Research and Management 28(2):147-168.

Uvalle-Bueno, JX. 2000. Diagnóstico, análisis de agua, suelo y planta, su interpretación y utilidad agrícola. Laboratorio de Suelos del Centro de Investigaciones Regionales del Noroeste (CIRNOINIFAP). México. Obregón, Son. 68 p.

Valarini, PJ; Curaqueo, G; Seguei, A; Manzano, K; Rubio, R; Cornejo, P; Borie, F. 2009. Effect of compost application on some properties of a volcanic soil from central south chile. Chilean Journal of Agricultural Research 69(3):416-425.

Van Breemen, N; Mulder, J; Driscoll, C. 1983. Acidification and alkalization of soils. Plants and soil 75(2):283-308.

Walder, K; Walder, O; Rinklebe, J; Menz, J. 2008. Estimation of soil properties with geostatistical methods in floodplains. Archives of Agronomy and Soil Science 54(3):275-295.

Yang, L; Zhu, AX; Qi, F;Qin, CZ; Li, B; Pei, T. 2013. An intergrative hierarchical stepwise sampling strategy for spatial sampling and its application in digital soil mapping. International Journal of Geographical Information Science 27(1):1-23.

Comentarios

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.