Análisis de la distribución espacial de parámetros físico-químicos en el suelo aplicando SIG, Utcubamba, Amazonas, Perú

Abstract

Ante los constantes cambios que se vienen suscitando en el mundo (cambio climático), naturales, cambios en el uso de tierras (antropogénico); una de las herramientas de evaluación son los sistemas de información geográfica, con la generación de modelos ambientales de distribución espacial a nivel mundial, país o región, para evaluar los cambios constantes; es así, que el objetivo de este estudio fue analizar la distribución espacial de parámetros físico-químicos en suelos aplicando SIG(sistema de información geográfica) en la provincia de Utcubamba, mediante el uso de métodos geoestadísticos combinados variables cualitativas y cuantitativas. Se realizaron correlaciones entre los parámetros físico-químicos, los más representativos. Las variables fueron en formato raster(pendiente, elevación, distancia al área residencial, distancia a vías, distancia a ríos, los tipos de uso de la tierra, los tipos de suelo, geología, índice de humedad topográfica, precipitación y temperatura) se analizaron de forma sistemática y cuantitativa. Sobre la base de 217 muestras distribuidas mediante un muestreo sistemático, en la provincia de Utcubamba, recolectadas a una profundidad de (0-20 cm) (región Amazonas, Perú), estimamos la distribución espacial de los parámetros físico-químicos en los suelos mediante interpolación espacial, se incluyó kriging ordinario (KO), donde se obtuvo para pH el modelo gaussiano, CE el esférico, para el contenido de arena, limo y acilla fueron los modelos: exponencial, circular, exponencial respectivamente; con el fin de analizar si el modelo para pH y CE mejoraba se incluyó el método regresión kriging (RK) y regresión ponderada geográficamente kriging (GWRK) con cada variables cuantitativas y cualitativas. Los resultados (R2), mostraron que el mapeo con RK fue más consistente con los datos de muestreo de la distribución espacial de pH y CE en el área de estudio que el mapeo con KO y GWRK. Los métodos KO y GWRK para pH fueron similares. Los indicadores de precisión (error medio, error absoluto medio, error cuadrático medio, tuvo una mejora con RK que con KO y GWRK) indicaron que la introducción de variables auxiliares puede mejorar la precisión de la predicción en suelos, mejora la estructura espacial, volviéndola más precisa, siempre y cuando sean elegidas correctamente. Según la estadística descriptiva el área de estudio presenta suelos ácidos a moderadamente alcalinos (3.45-8.91), suelos no salinos con una CE eléctrica (0.02 a 0.99mS/m) y el contenido promedio de arena, limo y arcilla fue 52.74%, 17.21%, 29.51% respectivamente. La textura del suelo del área de estudio es Franco Arcilloso Arenoso.