Skip to main navigation menu Skip to main content Skip to site footer

Vol. 9 No. 1 (2015)

Vegetable section

Sensor de conductividad eléctrica aparente para definir zonas homogéneas de manejo en suelos salinos

https://doi.org/10.17584/rcch.2015v9i1.3748

Published 2015-08-12

  • Julio R. Rojas B.
    • ,
  • Andrés F. Guerra
    • ,
  • Jaime A. Arévalo G.
    • ,
  • Laureano Guerrero J.
    • ,
  • Fabio R. Leiva

Julio R. Rojas B.
Facultad de Ciencias Agrarias, Departamento de Agronomía, Semillero de Investigación en Agricultura de Precisión, Universidad Nacional de Colombia, Bogotá,

Andrés F. Guerra
Facultad de Ciencias Agrarias, Departamento de Agronomía, Universidad Nacional de Colombia, Bogotá,

Jaime A. Arévalo G.
Facultad de Ciencias Agrarias, Departamento de Agronomía, Semillero de Investigación en Agricultura de Precisión, Universidad Nacional de Colombia, Bogotá,

Laureano Guerrero J.
Facultad de Ciencias Agrarias, Departamento de Agronomía, Universidad Nacional de Colombia, Bogotá,

Fabio R. Leiva
Facultad de Ciencias Agrarias, Departamento de Desarrollo Rural, Universidad Nacional de Colombia, Bogotá,

Abstract

La degradación de suelos por sales es un problema grave a nivel mundial. En Colombia, aproximadamente el 5% de los suelos sufren procesos de salinización, con impactos negativos en servicios ecosistémicos. Identificar el tipo y estado de salinidad de suelos agrícolas resulta complejo y requiere considerar la variabilidad que ocurre al interior de un lote destinado a la producción. Esto se puede realizar identificando zonas homogéneas de manejo (ZM) según las condiciones específicas del suelo. Este artículo presenta avances de una investigación en la cual se usa un sensor de conductividad eléctrica aparente (CEa) para identificar ZM en suelos salinos. Los ensayos de campo se realizaron en dos lotes agrícolas del Centro de Investigación Agropecuaria Marengo (Mosquera, Cundinamarca). Se usó un sensor Geonics® EM38-MK2 para tomar datos de CEa en transectos paralelos espaciados entre si 15 m, con una profundidad de exploración de 0,75 m. Simultáneamente, se tomaron datos de contenido de agua en el suelo (Wsc), en una grilla 15 × 50 m, mediante el sensor Time Domain. El análisis de datos incluyó estadística descriptiva con SPSS V22 y elaboración de mapas de CEa y de Wsc en un Sistema de Información Geográfico usando ArcGIS V10, esto permitió identificar 3 ZM. En cada zona se realizaron tres muestreos para análisis en laboratorio de propiedades fisicoquímicas de suelos. El estudio mostró importantes ventajas del sensor EM38-MK2 para identificar diferentes ZM caracterizadas por las propiedades químicas del suelo asociadas a la salinidad. La metodología usada hace un aporte significativo al manejo por sitio-específico de suelos salinos en la agricultura.

Keywords

Salinidad, sodicidad, variabilidad espacial, manejo por sitio específico, agricultura de precisión.

PDF (Español)

References

  1. Athar, H. y M. Ashraf. 2009. Strategies for crop improvement against salinity and drought stress: An overview. En: Ashraf, M., M. Ozturk y H.R. Athar (eds.). Salinity and water stress: Improving crop efficiency, tasks for vegetation sciences 44. Springer, Berlín.
  2. Ayers, R. y D. Westcot. 1994. Water quality for Agriculture. FAO Irrigation and Drainage Paper 29. FAO, Roma.
  3. Benedetto, D., A. Castrignanó, M. Rinaldi, S. Ruggieri, F, Santoro, B. Figorito, S. Gualano, M. Diacono y R. Tamborrino. 2013. An approach for delineating homogeneous zones by using multi-sensor data. Geoderma 199, 117-127. Doi: 10.1016/j.geoderma.2012.08.028
  4. Burrough, P.A. 1993. Soil variability: a late 20th century view. Soils Fert. 56, 529-562.
  5. Castro, H. y M. Gómez. 2010. Fertilidad de suelos y fertilizantes. pp. 213-303. En: Burbano H. y F. Mojica (eds.). Ciencia del suelo: Principios básicos. Sociedad Colombiana de la Ciencia del Suelo, Bogotá.
  6. Corwin, D., S. Kaffka, J. Hopmans, Y. Mori, J. Van Groeningen y C. Van Kessel. 2003. Assessment and field-scale mapping of soil quality properties of a saline-sodic soil. Geoderma 114(3-4), 231-259. Doi: 10.1016/S0016-7061(03)00043-0
  7. Corwin, D. y S. Lesch. 2005. Characterizing soil spatial variability with apparent soil electrical conductivity I. Survey protocols. Comput. Electron. Agric. 46(1-3), 103-133. Doi: 10.1016/j.compag.2004.11.002
  8. Corwin, D. y S. Lesch. 2003. Application of soil electrical conductivity to precision agr
  10. Corwin, D., S. Lesch y D. Lobell. 2012. Laboratory and field measurements. pp. 295-341. En: Wallender, W.W. y K.K. Tanji (eds.). ASCE Manual and Reports on Engineering Practice No. 71. Agricultural Salinity Assessment and Management. 2nd ed. ASCE, Reston, VA.
  11. Corwin, D., S. Lesch, P. Shouse R. Soppe y J. Ayars. 2003. Identifying soil properties that influence cotton yield using soil sampling directed by apparent soil electrical conductivity. Agron. J. 95, 352-364. Doi: 10.2134/agronj2003.0352
  12. Corwin, D. y J. Rhoades. 1982. An improved technique for determining soil electrical conductivity - depth relations from above ground electromagnetic induction measurements. Soil Sci. Soc. Am. J. 46, 517-520. Doi: 10.2136/sssaj1982.03615995004600030014x
  13. Doolittle, J. y E. Brevik. 2014. The use of electromagnetic induction techniques in soils studies. Geoderma223-225,33-45.Doi: 10.1016/j.geoderma.2014.01.027
  14. ESRI. 2011. ArcGIS Desktop: Release 10. Environmental Systems Research Institute, Redlands, CA.
  15. FAO. 1988. Salt-affected soils and their management. FAO Soils Bull. 39, 131.
  16. García, A. 2009. Manejo de suelos con acumulación de sales. pp. 8-10. En: Memorias VIII Congreso Ecuatoriano de la Ciencia del Suelos, Sociedad Ecuatoriana de la Ciencia del Suelo, Esmeraldas, Ecuador.
  17. Horneck, D.A., J.W. Ellsworth, B.G. Hopkins, D.M. Sullivan y R.G. Stevens. 2007. Managing salt-affected soils for crop production. PNW 601-E. Extension Service, Oregon State University, Corvallis, OR.
  18. IBM. 2013. Corp. Released, IBM Stadistics for Windows, Version 22.0. IBM Corp., Armonk, NY.
  19. Instituto Geográfico Agustín Codazzi (IGAC). 2014. Levantamiento agrológico del Centro Agropecuario Marengo (CAM). Subdirección de Agrología, Universidad Nacional de Colombia, Bogotá.
  20. Larreal, R. 2005. Definición y establecimiento de la serie San Francisco en la altiplanicie de Maracaibo, sector semiárido. Facultad de Agronomía, LUZ, Maracaibo, Venezuela.
  21. Lesch, S., D. Corwin y D. Robinson. 2005. Apparent soil electrical conductivity mapping as an agricultural management tool in arid zone soils. Comp. Electron. Agric. 46, 351-378. Doi: 10.1016/j.compag.2004.11.007 [
  22. MADS. 2013. Política Nacional para la Gestión Integral Ambiental del Suelo (GIAS). Ministerio de Ambiente y Desarrollo Sostenible, Bogotá.
  23. Mulla, D. y J. Schepers. 1997. Key process and properties for site-specific soil and crop management. pp. 1-18. En: Pierce, F.J. y E.J. Saldler (eds.). States of Site Specific Management, Madison, WI.
  24. Munns, R. 2009. Strategies for crop improvement in saline soils. pp. 99-110. En: Ashraf, M., R. Ozturk y H.R. Athar (eds.). Salinity and water stress. Improving crop eficiency: Tasks for vegetation sciences 44. Springer, Berlín.
  25. Mushtaque, A., N. Hussain y S. A l-Rawahy. 2013. Management of saline lands in Oman: Learning to live with salinity. pp. 285-291. En: Shahid, S.M. (ed). Developments in soil salinity assessment and reclamation: Innovative thinking. Springer, Berlín.
  26. Pautasso, J., S. Albarenque, G. Schulz y A. Kemerer. 2010. Delimitación de zonas de manejo mediante variables de suelo y validación para maíz. Curso Internacional de Agricultura de Precisión. INTA Manfredi, Córdoba, Argentina.
  27. Pla, I. 2014. Nuevas experiencias en la evaluación y diagnóstico de procesos de salinización y sodificación de suelos en América Latina. Suelos Ecuatoriales 44(2), 125-137.
  28. Schepers, J., M. Schlemmer y R. Fergunson. 2000. Site specific considerations form managing phosphorus. J. Environ. Qual. 29,125-130. Doi: 10.2134/jeq2000.00472425002900010016x
  29. Simón, M., N. Peralta y J. Costa. 2013. Relación entre la conductividad eléctrica aparente con propiedades del suelo y nutrientes. Sociedad de la Ciencia del Suelo, Buenos Aires.
  30. Soil Survey Staff. 1993. Soil survey manual. Handbook 18. USDA, Washington, DC.
  31. Sudduth, K., S. Drummond, S. Birrel y N. Kitchen. 1997. Spatial modeling of crop yield using soil and topographic data. pp. 439-447. En: Strafford, J.V. (ed.). Precision Agriculture '97: Proceedings of the First European Conference on Precision Agriculture. BIOS Scientific Publishers, Oxford, UK.
  32. Sudduth, K., N. Kitchen, G. Bollero, W. Wiebold, W. Batchelor, D., Bullock, D.E. Clay, H.L. Palm, F.J Pierce, R.T. Schuler y K.D. Thelene. 2005. Relating apparent electrical conductivity to soil properties across the north-central USA. Comp. Electron. Agric. 46, 263-283. Doi: 10.1016/j.compag.2004.11.010
  33. Zhaoyong, Z., J. Abuduwaili y H. Yimit. 2014. The occurrence, sources and spatial characteristics of soil salt and assessment of soil salinization risk in Yanqi Basin, Northwest China. Plos One 9(9), 1-12. Doi: 10.1371/journal.pone.0106079

Downloads

Download data is not yet available.

Similar Articles

1 2 3 4 > >> 

You may also start an advanced similarity search for this article.