Abstract

FROLLA, F.D; ZILIO, J.P  and  KRUGER, H. Variabilidad espacial de la profundidad del suelo: Métodos de interpolación para el sudoeste bonaerense. RIA. Rev. investig. agropecu. [online]. 2015, vol.41, n.3, pp.309-316. ISSN 1669-2314.

La presencia de tosca es una de las principales limitantes de la producción agropecuaria del sudoeste bonaerense. La elaboración de mapas de profundidad de suelo resulta un paso previo a su manejo por ambientes. Se realizaron 199 observaciones, con sonda mecánica y en forma de malla semirígida, en un lote de 60 ha cercano a la localidad de San Germán (partido de Puán, provincia de Bs. As.). Los objetivos fueron: comparar la habilidad predictiva de dos métodos usuales de interpolación (Kriging ordinario y Ponderación de Distancia Inversa o IDW) y determinar la densidad mínima de observaciones requerida para delimitar unidades de manejo de suelos y cultivos. Los datos fueron desglosados en 5 densidades de puntos (0.5-0.75-1- 1.5-2 observaciones.ha^-1). Los mapas obtenidos fueron contrastados con un set de observaciones reservadas específicamente con el fin de comparar la capacidad de predicción de estos. Se utilizaron estadísticos como el Promedio Cuadrado del Error (PCE), el Estimador de predicción (E) y el coeficiente de determinación para regresiones lineales y polinómicas. Se realizaron mapas de error para identificar la variabilidad de la predicción. Los interpoladores no presentaron diferencias marcadas en su exactitud, pero sí lo hizo la densidad de observaciones. Por su simplicidad relativa y una ligera tendencia a lograr mejores valores en los estadísticos utilizados, se sugiere el uso de IDW. Para la delimitación de unidades homogéneas de manejo en función de la profundidad de suelo se adoptó un mínimo de 1 observación ha^-1, recomendándose analizar la conveniencia de utilizar una densidad mayor de observaciones (1,5-2 ha^-1) en sectores complejos, de pobre estimación, que coincidieron con suelos de escasa profundidad.

Keywords : Profundidad suelos; Métodos de interpolación; Densidad de observaciones; Kriging.