Revista Científica UDO Agrícola Volumen 9.
Número 4. Año 2009. Páginas: 893-900
Aplicación de un índice de productividad en
dos unidades de suelo y su relación con el cultivo de sorgo. Baja
Guajira, municipio Páez, estado Zulia, Venezuela
Application of a productivity
index in two soils units and its relation with sorghum crop, Low Guajira, Zulia
State, Venezuela
Jesús DÍAZ, José MORENO, Miguel LARREAL, Luis. MÁRMOL, Raquel RODRÍGUEZ
e Iván CHIRINOS 
Facultad de Agronomía,
Universidad del Zulia. Apartado 15205. ZU4005. Maracaibo, estado Zulia,
Venezuela. E-mail: jediaz@luz.edu.ve
y ichirinos3@gmail.com Autor para correspondencia
|
Recibido:
15/04/2009 |
Fin de
primer arbitraje: 10/06/2009 |
Primera
revisión recibida: 28/07/2009 |
|
Fin de
segundo arbitraje: 23/08/2009 |
Segunda revisión recibida: 11/09/2009 |
Aceptado: 21/09/2009 |
RESUMEN
El estudio se
realizó en la zona El Tigre, Baja Guajira, municipio Páez, estado Zulia,
Venezuela, ubicada entre las coordenadas geográficas 11º07’50”-11º09’57”
Latitud Norte y 72º02’07”-72º04’17” Longitud Oeste. Se evaluaron algunas
variables químicas y físicas del suelo en dos unidades cartográficas
(A.gc.5.fn-so y A.er.4.fp) ambas seleccionadas bajo el criterio de homogeneidad
climática y con la aplicación de sistemas de
manejo similares en la producción del cultivo. Se determinó el índice de
productividad del suelo (IP) y el rendimiento del cultivo del sorgo (Sorghum vulgare Pers.) en ambas unidades
cartográficas, a fin de evaluar sus potencialidades y limitaciones comparando
el rendimiento obtenido con el rendimiento estimado utilizando la ecuación
general de regresión que relaciona el rendimiento del cultivo con el IP. Se
utilizó el Sistema de Análisis Estadístico (SAS), bajo un modelo completamente
aleatorizado, donde se encontraron diferencias altamente significativas (P <
0,01) del IP y del rendimiento del
cultivo entre ambas unidades. Estas
diferencias evidencian que las variables edáficas seleccionadas inciden
notablemente en la determinación del IP y consecuentemente en los rendimientos
del cultivo y que en la unidad cartográfica
A.gc.5.fn-so las propiedades del suelo evaluadas son mejores que en la
unidad A.er.4.fp
Palabras clave: propiedades
químicas del suelo, propiedades físicas del suelo, rendimiento, glacis de explayamiento
ABSTRACT
The study
was carried at the Venezuelan low Guajira, Zulia state, Venezuela, located at
11º09’50”-11º09’57”, north latitude and 72º02’07”- 72º04’17”, west longitude.
Some chemical and physical soil properties were evaluated in two cartographic
units (A.gc.5.fn-so and A.er.4.fp) selected under the approach of climatic
homogeneity and the application of a similar management for crop production. It
determined the soil productivity index (IP) and the yield of sorghum (Sorghum vulgare Pers.) were determined
in both cartographic units, in order to evaluate their potentialities and
limitations comparing yield obtained with the predicted yield using the general
equation of regression that relates the
crop yield with the IP. Statistical Analysis System (SAS) was used, in a
totally randomized model. Highly significant differences were detected
(P<0.01) for the IP and the crop yield among both units. These differences
evidence that soil variables have notable effects in the determination and consequently
in the crop yield and that the properties of cartographic unit A.gc.5. fn-so
are better than those in the unit A.er.4.fp.
Key
words: Soil chemical properties, soil physical properties, yield, glacis to dwell.
INTRODUCCIÓN
Una adecuada evaluación de la vocación de uso de las
tierras agrícolas garantiza el éxito en
su manejo conservacionista. En este sentido se han desarrollado modelos
matemáticos de complejidad variable, con los cuales se estima la
productividad a partir de las
condiciones de suelo y cultivo bajo
situaciones ambientales y de manejo definidas.
El término productividad, cuando se refiere al suelo, se expresa
comúnmente en términos de rendimiento del cultivo en unidades de masa por
unidad de superficie (NSE/SPRPC, 1981) y se define como la capacidad del suelo,
en su ambiente normal, para producir un tipo particular de cultivo o secuencia
de cultivos bajo un específico sistema de manejo (SCSA, 1982). Los modelos han
sido usados desde fines de los años 60, como indicadores de tendencias y formas de predicción de comportamiento de
fenómenos físicos, químicos, biológicos, económicos (López, 1991; De Coursey,
1985). Así, se han realizado trabajos que van desde la evaluación de modelos de
capacidad de retención de agua en los suelos, (Artigao et al., 1998), modelos para predecir y estimar la pérdida de suelo
por procesos de erosión hídrica (Kuznesov et
al., 1998), modelos para cuantificar los cambios químicos en los suelos
(Ludwig et al., 1998) hasta modelos
destinados a desarrollos urbanísticos, y que al aplicarles las técnicas de
modelación reflejan sus altos potenciales agrícolas. (Petersen et al., 1998)
Kiniry et al., (1983) desarrollaron un modelo de índice de
productividad del suelo al que Pierre et al., (1983) y Delgado (1997) hicieron
algunas modificaciones. Este modelo evalúa el
potencial de productividad del suelo en términos del ambiente que brinda el
suelo para el crecimiento radical, basándose en sus atributos químicos, físicos
y biológicos como humedad disponible, profundidad, resistencia al desarrollo
radical, materia orgánica, reacción del suelo, aluminio intercambiable entre
otros Dada su importancia, este modelo
fue el que se aplicó en esta investigación.
En la zona de
Por lo antes planteado,
se asumió la presente investigación con el objetivo de determinar si las
diferencias observadas en los rendimientos son atribuibles a las variables del
suelo y por consiguiente a su índice de productividad (IP), y así proponer el
uso más conveniente para los suelos de esta zona.
MATERIALES Y MÉTODOS
Ubicación del área de
estudio
La zona se encuentra entre las coordenadas geográficas
11º07’50”-11º09’57” Latitud Norte y 72º02’07”-72º04’17” de Longitud Oeste,
correspondiente a
Condiciones agroecológicas
La
distribución de la lluvia es irregular en forma bimodal, definiéndose dos
períodos, el primero de abril a junio y el segundo de agosto a noviembre con
una media anual de 783,7mm. La lluvia es superada por la evaporación, la cual
alcanza un promedio anual de 2.038mm con un promedio anual de temperatura de
28,4ºC, correspondiendo a un clima sub-ecuatorial continental, bosque seco
tropical y bosque muy seco tropical (Ewel y Madriz, 1976).
Geomorfología y suelos
Se seleccionaron dos unidades cartográficas,
designadas como: A.gc.5.fn-so y A.er.4.fp. La unidad cartográfica A.gc.5. fn-so
se originó de aportes coluviales y fluviocoluviales de la formación
Selección de sitios de muestreo
En
ambas unidades cartográficas se ubicaron dos lugares de muestreo destinados al
cultivo del sorgo. Esto se hizo sobre la base de estudios realizados en la zona
(COPLANARH, 1974; Fernández,
1980; Alvillar et al., 1985) y
reconocimiento de campo. Se realizaron transectas en los lugares de muestreo,
demarcadas con ayuda de brújula, ángulos de coordenadas, elementos del paisaje
y construcciones. En cada transecta se ubicaron seis puntos de muestreo a
Variables del suelo
estudiadas
Para
la obtención del IP, se tomaron muestras disturbadas y no disturbadas. En las
primeras se utilizó un colector de muestra tipo Barreno (FAO, 1977) y se
determinó: textura, pH del extracto de saturación (1:1), materia orgánica,
contenido de humedad del suelo, capacidad de intercambio catiónico, calcio,
magnesio, sodio, potasio y aluminio (A.O.A.C.,
1955; Blake, 1965; Forsythe,
1975; Allison, 1965; Chapman, 1965; Bower y Wicox, 1965; Coleman et
al., 1959; Peech, 1965). En
la toma de muestras no disturbadas se utilizó un muestreador tipo Uhland y se determinó la densidad aparente y las
curvas de retención de humedad del suelo (Richards, 1965).
Modelo Índice de
Productividad
Se
aplicó la metodología desarrollada por Delgado (1997) para la determinación del
IP. Este toma en consideración la
capacidad de almacenamiento de agua útil, estructura, textura, densidad
aparente y porcentaje de esqueleto grueso como las variables físicas del suelo
más influyentes en la productividad; y la reacción del suelo, aluminio
intercambiable y contenido de materia orgánica como las variables químicas que
más influyen en la productividad. A continuación se describe la metodología:
El
modelo presume que bajo similares condiciones de clima, cultivo y manejo, el
rendimiento depende de las condiciones edáficas que propician un ambiente
adecuado para el buen crecimiento radical y tiene la forma general siguiente:
Donde:
IP es el índice
de productividad del suelo y tiene un valor entre 0 y 1, correspondiendo el
valor 1 al suelo que presenta las mejores condiciones para el enraizamiento.
Ai evalúa las relaciones agua-aire del
horizonte i a partir de la condición más limitante entre la capacidad de
almacenamiento de agua útil (A1) y la aireación del suelo (A2).
Bi evalúa las condiciones mecánicas que
favorecen la exploración radical del cultivo en el horizonte i a partir de la
condición más limitante entre la compactación del suelo (B1) y el contenido
volumétrico de fragmentos gruesos (B2).
Ci evalúa
la fertilidad potencial del horizonte i a partir de la condición más limitante
entre la reacción del suelo (C1) y el aluminio intercambiable (C2)
Ki evalúa
la importancia relativa del horizonte i en el perfil del suelo (factor de
ponderación del horizonte)
Todos estos parámetros se evalúan en cada profundidad
hasta los
Cada subparámetro se calcula a partir de las
siguientes ecuaciones:
Parámetro A: Relaciones agua-aire del horizonte i.
Subparámetro A1: capacidad de
almacenamiento de agua útil (agua retenida con una succión entre -33 y -1500
KPa):
A1 = 0,5 W para el rango 0 ≤
W ≤ 20
A1 = 1 si W > 20
Donde:
A1 = Valor del parámetro capacidad de
almacenamiento de agua útil-
W= Contenido gravimétrico de agua útil
Subparámetro A2: condiciones de aireación
del suelo
1. Suelo con estructura débil:
A2 = 1,0 – 0,01 (arc) si arc ≤
20%
A2 = 1,2 – 0,02 (arc) si arc >20%
2.
Suelo con estructura moderada:
A2
= 1,0 – 0,0066 (arc) si arc
≤ 30%
A2
= 1,3 – 0,0160 (arc) si arc > 30%
3. suelo con estructura fuerte:
A2 = 1,0 – 0,005 (arc) si arc ≤
40%
A2 = 1,3 – 0,0133 (arc) si arc > 40%
Donde:
A2 = Valor del subparámetro aireación del
suelo.
arc = contenido de arcilla (%)
Parámetro B: Condiciones mecánicas que favorecen la exploración
radical del horizonte i.
Subparámetro B1: compactación del suelo
1. Texturas finas
(arcillosas, limosas finas):
B1= 3,6
– 2 (Da) si 1,30 ≤ Da ≤ 1,40
B1= 9,6
– 6 (Da) si 1,40 < Da ≤ 1,60
2. Texturas medias
(francas, limosas gruesas):
B1= 1,87
– 0,67 (Da) si 1,30 ≤
Da ≤ 1,55
B1= 6,00
– 3,33 (Da) si 1,55 < Da ≤
1,80.
3. Texturas gruesas
(francas gruesas, arenosas):
B1= 1,52
– 0,40 (Da) si 1,30 ≤ Da ≤ 1,80
B1= 8,00
– 4,00 (Da) si 1,80 < Da ≤ 2,00
B1= 1 si Da < 1,30 (para cualquier tipo
de textura)
Donde:
B1= valor del subparámetro compactación del
suelo.
Da= densidad aparente (Mg.m-3 ó g.cm-3)
Subparámetro B2: contenido volumétrico de
fragmentos gruesos (diámetro equivalente o mayor de
B2= (1 - g)r
Donde:
B2 = valor del subparámetro contenido de
fragmentos gruesos
G = fracción decimal de fragmentos gruesos (volumen)
r = coeficiente de la capacidad explorativa de las
raíces.
Los valores del coeficiente r se indican en el Cuadro
1.
|
Cuadro 1.
Valores del coeficiente r para el cálculo del subparámetro B2. |
||
|
r |
Capacidad explorativa |
Tipo de cultivo |
|
1,2 |
baja |
hortalizas,
raíces, tubérculos |
|
0,8 |
moderada |
cereales,
oleaginosas leguminosas |
|
0,6 |
alta |
pastos |
|
0,4 |
muy alta |
árboles |
|
Fuente: Delgado, 1997 |
||
Parámetro C: Fertilidad potencial del horizonte i
Subparámetro C1: reacción del suelo
C1 = 0 si
pH < 2,8
C1 = 0,5 (pH) – 1,35 si 2,8 ≤ pH ≤ 4,5
C1 =0,45 + 0,1 (pH) si 4,5 < pH ≤
5,5
C1 = 1 si
5,5 < pH ≤ 7,0
C1 = 1,905 – 0,130 (pH) si 7,0 < pH ≤
8,5
C1 = 4,2 -0,4 (pH) si 8,5 < pH ≤
10,5
C1 = 0 si
pH > 10,5.
Donde:
C1 = valor del subparámetro reacción del
suelo.
pH = pH en el extracto de suelo - agua (relación 1:1).
Subparámetro C2: Saturación con aluminio
intercambiable.
Si la materia orgánica es mayor o igual a 4 %
C2= 1 si SA ≤ 40 %
C2 = 1,666 –0,01666 (SA) si SA > 40 %.
Si la materia orgánica está entre 2,5 y 4 %
C2 = 1,0033 – 0,000666 (SA) si SA ≤
35 %
C2 = 1,55 – 0,01625 (SA) si SA > 35 %
Cuando la materia orgánica está entre 1,0 y 2,5 %
C2 = 1 - 0,001 (SA) si SA ≤ 30 %
C2 = 1,429 – 0,0157 (SA) si SA > 30 %.
Cuando la materia orgánica es menor que 1%
C2 = 1 - 0,002 (SA) si SA ≤ 25 %
C2 = 1,3 – 0,015 (SA) si SA > 25 %
C2 = 1 si SA = 0
Donde:
C2 = valor del parámetro saturación con
aluminio.
SA = saturación con aluminio intercambiable (%).
Cuando se conocen los valores de saturación con
aluminio intercambiable y el pH del suelo es menor de 5,5 el subparámetro C2
puede evaluarse a partir de los valores de materia orgánica y contenido de
arcilla del horizonte respectivo. En este caso el subprámetro C2
puede calcularse con la siguiente ecuación:
C2’ = 1 – e-ax
Donde:
C2’ = valor del subparámetro
contenido de materia orgánica.
X = contenido de materia orgánica (%).
a = coeficiente de arcilla (Cuadro 2)
|
Cuadro 2. Valores
del coeficiente de arcilla para el cálculo de subparámetro C2. |
|
|
a |
arcilla ( % ) |
|
1,0 |
> 20 |
|
0,8 |
15 – 20 |
|
0,6 |
10 - 14 |
|
0,4 |
5 - 9 |
|
0,2 |
< 5 |
|
Fuente: Delgado, 1997 |
|
Parámetro K: Factor de ponderación de horizonte i.
Evalúa la importancia relativa del horizonte i del
suelo para el cultivo y se calcula con
la siguiente fórmula:
Kacum = 0,024 X0,82
Donde:
Kacum = Factor de ponderación acumulado
hasta el horizonte i.
X = Profundidad máxima del horizonte i (cm). Para el
horizonte i considerado: Ki = Kacumulado (i) - Kacumulado (i-1)
Estimación del rendimiento
del cultivo
El rendimiento se estimó a partir de la ecuación de
tipo logarítmico que relaciona el IP y el rendimiento del cultivo mediante la
siguiente fórmula:
Y = a + b ln (IP)
Donde:
Y=
rendimiento del cultivo (kg ha-1).
IP
= Índice de Productividad.
a y b = son coeficientes de ajuste, en este caso a =
4588,2 y b = 1427,2 para un nivel de manejo del cultivo del sorgo alto.
Análisis estadístico
En el
análisis estadístico se empleó el Sistema de Análisis Estadístico (SAS), bajo
un modelo completamente al azar con 2 tratamientos y 24 repeticiones. Los
tratamientos correspondieron a las dos unidades cartográficas (A.gc.5.fn-so y
A.er.4.fp). Se efectuaron GLM (Modelo Lineal Aditivo) para el análisis de
varianza, y LSMEAN (Mínima Diferencia Significativa) en la separación de
medias.
RESULTADOS
Y DISCUSIÓN
Índice de
productividad del suelo
Se
encontraron diferencias altamente significativas (p < 0,01) entre los
valores medios obtenidos del IP para ambas unidades cartográficas. La unidad
cartográfica A.gc.5.fn-so, presentó el mayor valor de IP (0,46); en contraste
con la unidad cartográfica A.er.4.fp con un valor de IP igual a 0,35. Estas
diferencias son atribuibles a las variables del suelo utilizadas en la
obtención de los subparamétros y parámetros para la aplicación del modelo de
IP.
En
efecto, de acuerdo con el Cuadro 3, se aprecia que hubo diferencias altamente
significativas entre la mayoría de los subparamétros y parámetros utilizados (p
< 0,01), notándose que las mejores condiciones de las variables tanto
físicas como químicas se presentaron en la unidad cartográfica A.gc.5.fn-so, lo
cual explica su mayor IP. Los resultados indican que las variables del suelo
empleadas en el modelo inciden directamente en el rendimiento del sorgo y que
por lo tanto las propiedades edáficas de la unidad cartográfica A.gc.5.fn-so
son mejores que las de la unidad A.er.4.fp, las cuales marcan las diferencias
encontradas del IP entre ambas unidades cartográficas.
|
Cuadro 3. Valores medios de los subparámetros,
parámetros e IP encontrados por unidad cartográfica (UC), según la
profundidad (Prof.) de muestreo. |
||||||||||||
|
UC |
Prof. (cm) |
A1 |
A2 |
A |
B1 |
B2 |
B |
C1 |
C2 |
C |
K |
IP |
|
A.er.4.fp |
0 - 25 |
0,24 a |
0,93 a |
0,24 a |
0,87 a |
1 |
0,87 a |
1 |
1 |
1 |
0,34 |
0,07 |
|
A.gc.5.fn-so |
0 - 25 |
0,83 b |
0,82 b |
0,82 b |
0,94 b |
1 |
0,94 b |
1 |
1 |
1 |
0,34 |
0,26 |
|
A.er.4.fp |
25-50 |
0,40 a |
0,93 a |
0,40 a |
0,84 a |
1 |
0,84 a |
0,94 |
1 |
0,94 |
0,25 |
0,08 |
|
A.gc.5.fn-so |
25-50 |
0,92 b |
0,58 b |
0,58 b |
0,06 b |
1 |
0,06 b |
1 |
1 |
1 |
0,25 |
0,01 |
|
A.er.4.fp |
50 -75 |
0,66 a |
0,78 a |
0,66 a |
0,72 a |
1 |
0,72 a |
1 |
1 |
1 |
0,24 |
0,11 |
|
A.gc.5.fn-so |
50--75 |
0,84 b |
0,86 b |
0,84 b |
0,36 b |
1 |
0,36 b |
1 |
1 |
1 |
0,24 |
0,07 |
|
A.er.4.fp |
75-100 |
0,67 a |
0,78 a |
0,67 a |
0,61 a |
1 |
0,61 a |
1 |
1 |
1 |
0,23 |
0,09 |
|
A.gc.5.fn-so |
75-100 |
1,00 b |
0,83 b |
0,83 b |
0,67 a |
1 |
0,67 b |
1 |
1 |
1 |
0,23 |
0,12 |
|
Valores con
letras distintas en columnas difieren significativamente (P<0,01) |
||||||||||||
En este sentido, la clasificación de la productividad de los
suelos, de acuerdo al IP presentada por Delgado (1997), es alta para las dos
unidades cartográficas (Cuadro 4). Bajo estas condiciones seria recomendable
una agricultura semi-intensiva, con amplia gama de cultivos, hasta dos cosechas
de cultivo de ciclo corto al año, con prácticas moderadas de manejo de suelos.
La relación de cultivos de ciclo corto por cada año de barbecho o descanso del
suelo debe ser de 6:1 a 10:1.
|
Cuadro 4. Calificación de la productividad de los
suelos de acuerdo al IP |
|
|
IP |
Productividad |
|
> 0,10 |
baja |
|
0,10 – 0,30 |
moderada |
|
0,30 – 0,50 |
alta |
|
<0,50 |
Muy alta |
|
Fuente: Delgado, 1997 |
|
En contraste, utilizando el sistema de evaluación de
Tierras de
|
Cuadro 5. Grados de actitud de la productividad
del suelo (IP) como una cualidad de la tierra del sistema FAO para su
aplicación en tierras montañosas |
||
|
IP |
Grado de aptitud |
Rendimiento esperado
respecto al mejor suelo (%) |
|
< 0,50 |
muy apto a1 |
75-100 |
|
0,30-0,50 |
moderadamente
apto a2 |
50-75 |
|
0,10-0,30 |
marginalmente
apto a3 |
25-50 |
|
> 0,10 |
no apto n |
>25 |
|
Fuente: FAO, 1990 |
||
Rendimiento del cultivo
La evaluación
de la productividad señala diferencias significativas (P<0,01) entre el
valor promedio de rendimiento obtenido en ambas unidades cartográficas. El
rendimiento fue mayor en la unidad cartográfica A.gc.5.fn-so que en
|
Cuadro
6. Valores promedios de IP y rendimiento del cultivo de las unidades
cartográficas(UC) |
|||
UC
|
IP
|
Rendimiento obtenido
(kg ha-1)
|
Rendimiento estimado
(kg ha-1)
|
A.er.4.fp
|
0,35 a |
3000 a |
3090 a |
A.gc.5.fn-so
|
0,46 b |
4150 b |
3480 b |
|
Valores con
letras distintas en columnas difieren significativamente (p < 0,01) |
|||
Al
comparar el rendimiento obtenido con el rendimiento estimado utilizando la
ecuación general que relaciona el rendimiento y el IP, se observa que en la
unidad cartográfica A.gc.5.fn-so el rendimiento obtenido es mayor (
La
diferencia en el rendimiento obtenido entre las unidades cartográficas es
atribuible a los valores de los subparámetros correspondientes a la capacidad
de almacenamiento de agua útil (A1) y compactación del suelo (B1).
A través del perfil del suelo estudiado ambos subparámetros difieren
estadísticamente entre las unidades cartográficas (Cuadro 3).
CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES
Las
variables de suelo evaluadas son responsables de las diferencias obtenidas en
el rendimiento del cultivo del sorgo. No obstante, se debe realizar pruebas del
crecimiento radical del cultivo y correlacionarlo con las variables edáficas
empleadas en el modelo de IP, a fin de determinar las condiciones optimas de
estas variables para el buen el crecimiento y desarrollo radical del cultivo.
Los
valores del IP en ambas unidades cartográficas reflejan que los suelos
presentan buenas condiciones físicas y químicas para el desarrollo del cultivo,
siendo mejores en la unidad cartográfica A.gc.fn-so. La capacidad de
almacenamiento de agua útil y la compactación del suelo fueron los parámetros
de mayor peso sobre las diferencias encontradas en el IP.
LITERATURA CITADA
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Página diseñada por Prof. Jesús Rafael
Méndez Natera
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DE CONTENIDO DE LA REVISTA CIENTÍFICA UDO AGRÍCOLA
