Abstract

HENRIQUEZ, Carlos; MENDEZ, Juan Carlos  and  MASIS, Ramón. Interpolación de variables de fertilidad de suelo mediante el  Análisis kriging y su validación¹. Agron. Costarricense [online]. 2013, vol.37, n.2, pp.71-82. ISSN 0377-9424.

Con el fin de elaborar y validar los mapas de interpolación de 6 variables de fertilidad, se recolectaron y analizaron 138 muestras de suelo de 1011 ha en la zona de Atirro, Costa Rica. Los resultados fueron interpolados mediante el método geoestadístico Kriging ordinario para las variables Ca, pH, acidez, K, P y porcentaje de saturación de acidez. La validación de los mapas interpolados se llevó a cabo mediante las técnicas “validación de campo” y “validación cruzada”. Para ambas técnicas se estimó el coeficiente de correlación (r) entre los valores reales y los de predicción, así como la eficiencia de predicción (E). Adicionalmente se utilizaron 2 criterios para la validación, que fueron el porcentaje de acierto por traslape entre los valores reales y los estimados, según la incertidumbre del análisis de suelos y según un ámbito agronómico. Los coeficientes de correlación obtenidos entre los valores reales y los de predicción mediante la técnica de validación de campo variaron de 0,09 a 0,87, y para validación cruzada entre 0,52 y 0,84. Las variables Ca y pH fueron las que presentaron las mayores eficiencias de predicción para ambos métodos de validación. El criterio de traslape por la incertidumbre del análisis fue de 27 a 93% de acierto, mientras que por clase agronómica los resultados de verificación oscilaron de 47 a 93%, y en ambos casos la variable pH fue la que mayor porcentaje de acierto mostró. Al considerar los promedios generales, solo el valor de predicción para la variable K, estuvo levemente por debajo del valor de verificación. Se concluye que los mapas interpolados a escala regional, son una herramienta útil para predecir con un buen grado de acierto las propiedades de fertilidad de suelos; pese a ello, es importante un proceso de verificación para confirmar estas aproximaciones.

Keywords : Geoestadística; SIG en agricultura; cooperativas agrícolas; fertilidad de suelos; validación cruzada; validación de campo.

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