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Introducción
El suelo, medio natural de crecimiento de las plantas, presenta cambios en las características físicas por adiciones, pérdidas o transformaciones de materia [1]. Según S. I. Pla [2], el mal uso del suelo y el agua son la principal causa de catástrofes, incluso mayores a las atribuidas al cambio climático por la acción humana. Los suelos son variables aún en cortas distancias, debido a las interacciones entre los procesos formadores. La reducción de costos en la aplicación de muestreos se logra mediante el estudio de intervalos de distancias para diferentes variables [3]-[5].
La variabilidad es inherente al suelo, debido a los múltiples y diversos procesos de formación, lo que produce, como consecuencia, una alta cantidad de diferentes suelos [6]. Del mismo modo, todas las propiedades del suelo deben ser medidas o correlacionadas entre sí, pues el comportamiento de cada suelo es único según las condiciones climáticas, relieve y la influencia de la actividad humana [7].
El manejo adecuado del suelo depende del conocimiento de la variabilidad espacial de las propiedades [8]. Un suelo afectado por actividades agrícolas se distingue de su entorno, a causa del manejo que ha tenido, aunque el suelo es homogéneo en las primeras capas debido a las actividades como mecanización, riego, fertilización y otros [9]. Si la variabilidad no se relaciona con alguna causa o no se justifica, es nombrada variabilidad aleatoria, en cambio, si se conocen las razones o motivos de la variabilidad, se denomina sistemática. De igual manera, para mejorar los sistemas agropecuarios, es necesario estudiar la variabilidad espacial y correlacionarla con los procesos de producción [10], [11].
El estudio de la variabilidad espacial de los suelos se realiza comúnmente con técnicas geoestadísticas, basadas en el supuesto del modelo de función aleatoria en el que las variables se modelan como variables aleatorias correlacionadas espacialmente. Al asumir este modelo, la caracterización de la variabilidad espacial se reduce a caracterizar las correlaciones entre las variables aleatorias de la función. Entonces, es posible realizar inferencias coherentes sobre la variable, utilizando técnicas de estimación o de simulación. De esta forma, la distribución espacial puede caracterizarse plenamente [12], [13]. El análisis geoestadístico requiere varias etapas, dentro de las cuales destacan la exploración de datos, la clasificación y el análisis de datos, seguido de un análisis de la estructura espacial de las propiedades continuas en el espacio y, luego, una estimación del comportamiento en lugares no muestreados [14], [15].
La utilización de la geoestadística posibilita identificar la existencia o no de dependencia espacial entre las observaciones. Puede ser aplicada en la elaboración de gráficos bajo el modelo de variación espacial, lo cual facilita aplicarla en lugares donde el acceso y los datos sobre el suelo son limitados [16].
Con ello en mente, la presente investigación tuvo como objetivo evaluar la distribución espacial de algunas propiedades hidrofísicas, en un transecto de suelo con características de textura arcillosa de la granja Tunguavita del municipio de Paipa, para lograr realizar planes de manejo más eficientes y acordes con la distribución espacial.
Materiales y métodos
La investigación se hizo en el trópico alto colombiano, municipio de Paipa, vereda El Salitre, en la granja experimental Tunguavita, perteneciente a la Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia (UPTc). La zona se encuentra a una altitud de 2470 msnm; con latitud 05°44'27'' Norte y longitud 73°07'15" Oeste; la temperatura media de 14,1 °C; precipitación media anual de 966 mm y la humedad relativa media de 75 %; con brillo solar de 4,47 horas por día. El suelo de la zona se clasificó taxonómicamente como alfisol. Los análisis de laboratorio se realizaron en el laboratorio de suelos de la UPTC -Sede Tunja.
Se realizó un muestreo en 80 puntos, con una distancia de 10 m entre cada punto y con bordes de 05 m, en relación con la carretera. Esta distancia y número de puntos se escogió por ser representativo del área de estudio. El muestreo se realizó en un transecto en el que se encuentra una explotación maderable (Eucaliptus globulus) y kikuyo (Pennisetum clandestinum). Las muestras se tomaron a una profundidad de 0,25 m, debido al tipo de cultivos (pradera y cereales) que, comúnmente, se siembran en la zona. Posteriormente, las muestras fueron llevadas al laboratorio de suelos para ser analizadas.
Se midieron las siguientes propiedades hidro-físicas del suelo: (1) tamaño de partícula, por el método de Bouyoucos; (2) infiltración básica, obtenida a partir de los cálculos con la información arrojada por el método de anillos concéntricos; (3) densidad real, por medio del método de picnómetro; (4) densidad aparente, por el método del terrón parafinado; (5) carbono orgánico, por el método de Walkley-Black; y (6) porosidad, con las técnicas descritas en el Manual de métodos analíticos del laboratorio de suelos del Instituto Geográfico Agustín Codazzi -Igac [17].
Se hizo un análisis estadístico descriptivo y se formalizó una prueba de normalidad de las variables, utilizando el paquete estadístico SAS v.9.2 (SAS Institute Inc., Cary NC). Se realizó un análisis multivariado de componentes principales de todas las propiedades hidrofísicas, medidas para así definir zonas homogéneas (figura 1). Esto facilitó hacer un estudio simultáneo de las propiedades del suelo, que ayudó a entender de forma integral su comportamiento en el espacio [18]-[20].
Se estimaron los parámetros estadísticos descriptivos básicos como media, mediana, mínimo, máximo, asimetría y curtosis. La normalidad se determinó por medio del test de Kolmogorov-Smirnov adicionalmente, se calculó el coeficiente de variación (cv), y se analizó la variabilidad de las propiedades de acuerdo con la clasificación hecha por Warrick y Nielsen [21], en la que suelos con cv entre 0-15 % se consideran de variabilidad baja; entre 15 % y 35 % tienen una variabilidad media; y para cv mayor a 35 %, variabilidad alta.
Análisis geoestadístico
Mediante un análisis isotrópico de los datos, debido a la naturaleza unidimensional de los transectos, se obtuvieron los modelos del semivariograma con mejor ajuste. Posteriormente, se realizó la validación cruzada de los datos mediante el método de interpolación de mayor correlación con el software GS+ v.9 (Gamma Design, Bulgaria). Por medio de la teoría de las variables regionalizadas, se calculó la dependencia espacial de los atributos del suelo, mediante el ajuste de un grupo de datos a un modelo de semivariograma teórico v(h), que se define como muestra la ecuación 1.
Donde: Y(h) es la semivarianza.
N(h) es el número de parejas de puntos separados a una distancia h.
Z(X) es el calor del atributo en el lugar X¡.
Z(X ¡ + h) es el valor del atributo a una distancia h del lugar X ¡ + h.
Resultados y discusión
Análisis descriptivo
La densidad aparente (Da) presentó un promedio de 1,45 g/cm3, con un cv de 4,31 %. La asimetría y curtosis presentaron valores de 0,107 y -0,69, respectivamente (tabla 1). Asimismo, esta variable fue normal (p>0,150) (tabla 1). A ello se suma que la Da reveló una correlación inversa con la porosidad (r= -0,469**) (tabla 2), similar a lo reportado en otros estudios, en los que se menciona que la Da tiene una estrecha relación con la porosidad del suelo, la humedad y la conductividad hidráulica [22], [23]. Adicionalmente, en los modelos hidrológicos del suelo, la Da es un parámetro muy importante [24], [25].
Tabla 1 Análisis descriptivo
| Atributo | Unidad | Media | CV | Mínimo | Medio | Máximo | Asimetría | Curtosis | N |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Da | g/cm3 | 1,45 | 4,33 | 1,34 | 1,45 | 1,60 | 0,09 | -0,67 | * |
| Dr | g/cm3 | 2,28 | 7,50 | 2,00 | 2,28 | 2,50 | -0,08 | -1,18 | NS |
| A | % | 18,08 | 22,13 | 10,88 | 18,08 | 28,88 | 0,46 | -0,12 | NS |
| Ar | % | 57,71 | 10,24 | 41,12 | 57,71 | 73,12 | -0,63 | 0,73 | NS |
| L | % | 24,20 | 15,71 | 16,00 | 24,20 | 32,00 | 0,11 | -0,16 | NS |
| CO | % | 1,97 | 20,75 | 1,32 | 1,97 | 3,08 | 0,70 | 0,49 | NS |
| PT | % | 37,15 | 16,56 | 25,00 | 37,15 | 50,40 | 0,02 | -0,64 | * |
| Ib | cm/h | 1,76 | 41,08 | 0,46 | 1,76 | 3,44 | 0,36 | -0,50 | NS |
CV: coeficiente de variación. Ib: infiltración básica. Da: densidad aparente. Dr: densidad real. PT: porosidad total. CO: carbono orgánico. A: arena. Ar: Arcilla. N: normalidad de Kolmogorov-Smirnov. NS: no significativo. *: significativo para normalidad (p<0,01).
Fuente: elaboración propia.
Tabla 2 Coeficientes de correlación de Pearson para las propiedades físicas
| Atributo | Da | Dr | A | Ar | Limo | CO | RT | Ib |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Da | 1 | |||||||
| Dr | -0,075 | 1 | ||||||
| A | -0,016 | -0,079 | 1 | |||||
| Ar | -0,083 | 0,084 | -0,771* | 1 | ||||
| L | 0,147 | -0,047 | 0,146 | -0,742* | 1 | |||
| CO | 0,078 | -0,015 | 0,029 | -0,089 | 0,108 | 1 | ||
| Pt | -0,469* | 0,839* | -0,039 | 0,100 | -0,114 | -0,032 | 1 | |
| Ib | 0,025 | -0,030 | -0,0190 | -0,012 | 0,038 | -0,114 | -0,010 | 1 |
Ib: infiltración básica. Da: densidad aparente. Dr: densidad real. PT: porosidad total. CO: carbono orgánico. A: arena. Ar: Arcilla. L: limo. *: significativo para normalidad (p<0,01).
Fuente: elaboración propia.
Según Monroy, Álvarez y Alvarado [26], el valor promedio de la Da fue un 57 % más alto que el reportado en este estudio para la misma zona. Esta diferencia ocurrió, probablemente, por la variación de la precipitación en las fechas de toma de los datos, dado que las mediciones del presente estudio se realizaron en época más seca. De otro lado, según Warrick y Nielsen [21], el cv de la Da se clasifica como medio, y fue menor a lo reportado por Guatibonza, Álvarez y Sanabria [27] y Monroy y su equipo [26], con 16,62 % y 27,76 %, respectivamente. Lo anterior ocurrió debido a que la zona estudiada fue más reducida en área, homogénea en cuanto a relieve y topografía, y se utilizó un tamaño de muestra menor, de 80 en relación con 85 [27] y 110 [26].
Los datos medidos de Da se encuentran por debajo de 1,6 g/cm3, lo que es ideal para el crecimiento radicular y para el desarrollo de las plantas [28], ya que un suelo con alta Da limita la infiltración del agua y presenta baja aireación, situación que afecta el crecimiento y desarrollo de las raíces [29].
La densidad real (Dr) mostró una media de 2,28 g/cm3 con un cv de 7,5 %, clasificado como bajo [21]. Por su parte, la asimetría presentó un valor de -0,085, y la curtosis un valor de -1,183 (tabla 1). En la tabla 1, se aprecia que la Dr no tuvo un comportamiento normal; mientras que en la tabla 2, se visualiza una correlación de la Dr con la porosidad (r=0,839**).
El valor de Dr obtenido en este estudio está dentro del rango de valores encontrado para la granja Tunguavita en [27] y [26] de 2,33 y 2,12 g/ cm3, respectivamente. Esto manifiesta que la Dr es una propiedad del suelo muy robusta al cambio de condiciones ambientales y, habitualmente, permanece constante. No obstante, puede llegar a verse alterada por la deforestación, cambio de uso del suelo y la compactación debida al pisoteo continuo de los animales [30], causa predominante en la zona de estudio. Estos valores de Dr corresponden con suelos minerales con bajo contenido de materia orgánica [31], como los encontrados para la granja Tunguavita (materia orgánica: 3,39 %).
La porosidad tuvo un comportamiento normal (tabla 1), con promedio de 37,15 %; y un cv de 16,56 %, clasificado como medio [21]. De otra parte, la asimetría y la curtosis presentaron valores de 0,021 y -0,643, respectivamente (tabla 1). La porosidad correlacionó inversamente con la Da y proporcionalmente con la Dr (tabla 2), lo que coincide con los resultados de Pepper y Brusseau [32], quienes mencionan que el porcentaje de poros en el suelo depende de la textura, estructura y la actividad biológica del suelo.
De los parámetros medidos, el cv de la porosidad fue uno de los más bajos, similar al 14,17 % y 15,89 % reportado por Monroy y su equipo [26] y Guatibonza y si equipo [27], respectivamente. Estos últimos afirman que esta propiedad está muy relacionada con la génesis y formación del suelo.
El carbono orgánico (CO) presentó un promedio de 1,97 %, con un cv de 20,75 % clasificado como medio [17]. La asimetría y curtosis para el CO fue 0,702 y 0,490, respectivamente (tabla 1). Esta variable no tuvo un comportamiento normal (tabla 1), ni se correlacionó con otro parámetro evaluado (tabla 2). El bajo contenido de CO medido se debe, probablemente, al tipo de suelo de la zona, el cual pertenece al orden alfisol y presenta un horizonte superficial claro con bajo contenido de materia orgánica [33]. Al respecto, Sayer et al. [34] demostraron que, por un lado, las reservas de carbono del suelo no aumentan en los bosques tropicales y, por otro, están ligadas a las condiciones ambientales de cada sistema [35].
El CV obtenido para el CO está por debajo de los rangos y valores encontrados por Teng et al. [36] y Yescas et al. [37], de 25-28 % y 46,3 %, respectivamente. Ello indica que las labores agrícolas como la mecanización podrían afectar la variación de carbono orgánico en el suelo, al homogenizar la distribución de la materia orgánica. En contraste con este estudio, Teng et al. [36] encontraron en suelos bajo coberturas de bosque nativo, altas correlaciones con variables topográficas, de elevación y espesor del suelo.
La arena presentó un promedio de 18,08 % y un cv de 22,13 %, la asimetría y la curtosis presentaron valores de 0,463 y -0,121, respectivamente (tabla 1). El limo mostró un promedio de 24,2 % y un cv de 15,71 %, la asimetría y la curtosis tuvieron valores de 0,113 y -0,167, respectivamente (tabla 1). La arcilla registró un promedio de 57,71 % y un cv de 10,24 %; la asimetría y la curtosis presentaron valores de -0,635 y 0,736, respectivamente (tabla 1).
La arcilla presentó correlación inversa tanto con la arena (-0,771**) como con el limo (-0,742**), mientras que limo y arena no tuvieron correlación entre sí (tabla 2). Esto indica que, en el presente estudio, son independientes entre ellos, pero dependientes de la arcilla; resultado similar a lo encontrado en ultisoles cultivados con maíz [38].
No obstante, para suelos de la granja Tunguavita, Guatibonza y su equipo encontraron un comportamiento similar entre la arcilla y la arena; no así para la relación entre la arcilla y el limo [27].
Ninguno de los atributos relacionados con el tamaño de partícula presentó normalidad, a pesar de realizar transformación logarítmica de las propiedades evaluadas (tabla 1). No obstante, todos mostraron un cv medio a excepción de la arcilla, cuyo cv se clasificó como bajo según Warrick y Nielsen [21]. El cv de la arena, limo y arcilla fue menor a 39,19 %, 25,05 % y 32,27 %, respectivamente, reportados por Guatibonza y su equipo [27], debido a que, a pesar de que la investigación se realizó en la misma granja, estudió la variabilidad espacial en un área mayor, en tres zonas con diferentes condiciones, al mismo tiempo (explotación maderable y pastos en parte alta y parte baja de un reservorio); mientras que el presente estudio se hizo en una zona plana, de pastos y con mayor homogeneidad.
La infiltración básica (Ib) presentó un promedio de 1,77 cm/h, con un cv de 41,1 % clasificado como medio [17], una asimetría y una curtosis de 0,363 y -0,502, respectivamente (tabla 1); y mostró un comportamiento normal, no correlacionado con ningún otro parámetro físico (tabla 2), este resultado es similar a lo encontrado por da Silva, Gomes y Camacho [38]. El valor de la Ib obtenido es superior al valor de la conductividad hidráulica (0,145 cm/h; cv=85,49) determinada previamente para esta misma zona; asimismo, el cv fue mucho menor al reportado previamente [27].
Los valores de infiltración dependen, principalmente, del contenido de agua en el suelo [38] y, en menor grado, de factores como el tamaño de la muestra del suelo, las condiciones cercanas a la superficie, la labranza, la cobertura vegetal, la rugosidad de la superficie, la porosidad, la densidad del suelo, la materia orgánica, el tamaño y estabilidad de los agregados. A estos resultados llegaron Almeida et al. [39], quienes encontraron que, para suelos desnudos la infiltración pasados 20, 50 y 60 días después de labranza fue de 1,61, 1,43 y 2,29 cm/h, respectivamente, valores muy cercanos a los obtenidos en este estudio.
Análisis geoestadístico
La Dr, el co y la PT tuvieron un rango mayor a 75 m y un grado de dependencia espacial (GDE) de cero (tabla 3) clasificado como débil acorde con Vidana, Biswas y Strachan [40], quienes clasificaron el GDE como la relación entre el efecto pepita y la meseta expresado en porcentaje (<25 % débil; 25-75 % moderado; y >75 % fuerte), lo cual hace suponer que, hasta esa distancia, estas variables son espacialmente dependientes y poseen una baja relación entre los puntos de muestreo.
Tabla 3 Parámetros de los semivariogramas ajustados para las variables medidas
| Atributo | Modelo | r 2 modelo | Co | (Co+C) | Rango (m) | GDE(C/ [Co+C]) | VC | r 2 VC |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Da | Esférico | 0,88 | 0,00001 | 0,0036 | 18,00 | 0,997 | (IDW) 0,580 | 0,162 |
| Dr | Lineal | 0,32 | 0,02998 | 0,0299 | 75,66 | 0,000 | (IDW) -0,882 | 0,093 |
| A | Esférico | 0,15 | 0,89000 | 15,620 | 11,40 | 0,943 | Kriging 0,550 | 0,151 |
| Ar | Esférico | 0,29 | 0,39000 | 31,480 | 14,30 | 0,988 | Kriging 0,165 | 0,017 |
| Limo | Exponencial | 0,57 | 1,77000 | 15,110 | 30,00 | 0,883 | Kriging 0,564 | 0,103 |
| co | Lineal | 0,15 | 0,18639 | 0,1863 | 75,66 | 0,000 | IDW -0,623 | 0,049 |
| PT | Lineal | 0,29 | 36,64895 | 36,6489 | 75,66 | 0,000 | IDW -0,684 | 0,051 |
| Ib | Esférico | 0,65 | 0,00100 | 0,48400 | 15,20 | 0,998 | Kriging 0,439 | 0,095 |
Co: efecto pepita. Co+C: meseta. GDE: grado de dependencia espacial. vc: validación cruzada. Da: densidad aparente. Dr: densidad real. PT: porosidad total. CO: carbono orgánico. A: arena. Ar: Arcilla. r 2 : coeficiente de correlación de Pearson.
Fuente: elaboración propia.
Una situación similar de GDE moderado fue reportada por Alvarado y su equipo y Guatibonza y sus colaboradores para la Dr [26], [27]. Mientras tanto, para la PT, Guatibonza et al. [27] encontraron un GDE débil, similar a lo reportado aquí. Cabe resaltar que la Dr es una propiedad íntimamente relacionada con los factores formadores de suelo, clase de material parental, clima y topografía, entre otros. Esto hace que sus procesos de transformación sean lentos; mientras que la PT varía acorde con prácticas de manejo, como la incorporación de residuos de cultivos y las labores de mecanización, que mejoran esta propiedad y que, acorde con los resultados, no se realizan de forma adecuada, razón por la cual es probable que también el CO haya tenido un GDE débil (figura 1).
Por otro lado, las propiedades relacionadas con el tamaño de partícula, como arena, limo y arcilla, también la Da y la Ib, mostraron un GDE fuerte; pero con un rango limitado, que osciló para estas variables entre 11 y 30 m (tabla 3), lo cual indica la distancia a la que estos parámetros pueden ser modelados [41].
Para el caso del tamaño de partícula, el limo presentó el mayor rango (30 m); mientras que la arena y la arcilla tuvieron 11,4 y 14,3 m, respectivamente (figura 1). Lo anterior contrasta con lo reportado por Guatibonza et al. [27], quienes mencionan que la arena y el limo tuvieron un efecto pepita puro, por lo que no mostraron GDE; mientras que la arcilla tuvo un GDE fuerte similar a lo encontrado en el presente estudio.
Al respecto, la baja movilidad de las arcillas puede deberse a que, en la zona, se presentan precipitaciones y dinámicas pedogenéticas, que originan la traslocación de arcillas a horizontes más profundos. Esto, a su vez, genera la presencia de horizontes argílicos, característicos de los alfisoles, a los que pertenecen los suelos muestreados. En cuanto a la arena, al ser más pesada, tiene menor movilidad y, por tanto, menor rango [27].
En cuanto a la Da, Monroy et al. [26] lograron obtener un GDE fuerte con un rango superior a los 1000 m para suelos de la granja Tunguavita en época de alta pluviosidad. Ello deja entrever el efecto de las condiciones climáticas en las que se realizó el experimento. Guatibonza et al. [27] encontraron un GDE fuerte, con un rango de 121 m para la zona de la granja Tunguavita. Del mismo modo, da Silva et al. [38] mencionan que la Da, generalmente, tiene un GDE que varía desde moderado a fuerte.
La Ib tuvo un rango de 15,2 m, el que se considera bajo, al compararlo con lo encontrado por Orjuela, Sanabria y Camacho [42], quienes, en un oxisol, obtuvieron un rango de 174 m, el cual fue el valor más bajo de las propiedades evaluadas. De modo similar a lo reportado en el presente estudio, Orjuela y su equipo también encontraron un GDE fuerte para la Ib, lo que concuerda con lo reportado en estudios como el de Haghighi, Forood y Kamali, quienes al aplicar diferentes métodos para el cálculo de la infiltración encontraron un GDE fuerte en todos los modelos evaluados [4].
Análisis de componentes principales
Se realizaron cinco análisis de componentes principales (CP) de los ocho atributos evaluados, cuya suma explicó en un 89,6 % la varianza total, valor superior al recomendado de 80 %, para la realización de un buen análisis de datos (tabla 4) [5].
Tabla 4 Coeficientes de los componentes principales
| Atributo | CP1 | CP2 | CP3 | CP4 | CP5 | Comunalidad |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Da | 0,25 | 0,28 | -0,25 | -0,56 | -0,46 | 0,721442 |
| Dr | -0,34 | -0,51 | -0,16 | -0,35 | -0,24 | 0,577950 |
| A | 0,40 | -0,34 | 0,17 | 0,38 | -0,05 | 0,449914 |
| Ar | -0,55 | 0,40 | -0,06 | -0,02 | 0,04 | 0,465101 |
| Limo | 0,44 | -0,26 | -0,08 | -0,37 | -0,01 | 0,395467 |
| co | 0,11 | -0,03 | -0,71 | -0,06 | 0,66 | 0,956747 |
| Pt | -0,40 | -0,57 | -0,02 | -0,07 | 0,02 | 0,485622 |
| Ib | 0,02 | 0,03 | 0,62 | -0,53 | 0,54 | 0,947586 |
| Autovalor | 2,32 | 1,83 | 1,12 | 1,03 | 0,84 | |
| Varianza total | 29,08 | 22,99 | 14,01 | 12,91 | 10,62 | |
| Varianza acumulada | 29,08 | 52,07 | 66,07 | 78,98 | 89,60 |
Da: densidad aparente. Dr: densidad real. A: arena. Ar: arcilla. CO: carbono orgánico. PT: porosidad total. Ib: infiltración básica. CP: componente principal.
Fuente: elaboración propia.
Se aprecia el efecto de las variables medidas dentro del CPI, el cual explicó un 29 % la varianza. En el CPI, las variables que presentaron mayor influencia fueron en su orden, limo, arena y PT, lo que indica que el tamaño de partícula y la porosidad tienen un papel importante en el suelo muestreado. El segundo CP representó el 22,99 % y estuvo afectado, principalmente, por la arcilla y la densidad aparente. El tercer CP tuvo una proporción de 14,01 % de la varianza total de los datos; y la variable más influyente fue la Ib. Los últimos dos CP (CP4 y CP5) explicaron en 12,91 % y 10,62 % la varianza total, respectivamente; mientras que los principales factores que influyeron fueron la arena, el carbono orgánico y la infiltración básica.
Estos coeficientes revelan que las partículas grandes del suelo como la arena y el limo inciden en la Ib, al aumentarla; mientras que las fracciones pequeñas como la arcilla y el CO la disminuyen. Además, el CO fue la variable que presentó la mayor comunalidad (tabla 4), lo que implica que es la propiedad más afín a los restantes atributos medidos; también que es la propiedad que más fácil se deja afectar por los parámetros estudiados. Prieto, Prieto y Acevedo mencionan que a la materia orgánica se atribuye gran importancia en la formación y estabilización de agregados, el ciclo de los nutrientes, el pH y la retención de humedad, lo que afecta la densidad aparente [41]. Al respecto, Monroy et al. encontraron que las variables con mayor comunalidad (proporción de la varianza explicada por factores comunes ubicada en rango 0-1) para los suelos de la granja Tunguavita fueron la Da y la PT [26].
A su vez, la Ib mostró el segundo mayor valor de comunalidad, lo cual se explica por la relación que tiene la infiltración con propiedades como la densidad, el tamaño de partícula y la acumulación de materia orgánica. Estos resultados son acordes con lo reportado por Bi Zou y Zhu, quienes mencionan que la velocidad de infiltración se ve afectada tanto por la Da como por la cobertura vegetal.
Conclusiones
La deficiente mecanización que se ha llevado a cabo, así como la homogeneidad del terreno generaron un bajo cv del CO, así como de las demás variables medidas a excepción de la Ib, que mostró el mayor cv. La Dr, el CO y la PT tuvieron semivariogramas de modelos lineales, con los mayores rangos (75 m) y las menores relaciones entre los datos georreferenciados, lo que indica su alta variabilidad espacial en el suelo estudiado. La arcilla correlacionó inversamente con la arena y el limo; mientras que la PT tuvo correlación directa con la Dr e inversa con la Da.
Propiedades físicas como la porosidad y el tamaño de partícula tienen gran influencia en la varianza de las propiedades físicas de los suelos de la granja Tunguavita. La granja Tunguavita presentó bajos valores de CO. La ganadería intensiva practicada en la granja Tunguavita afecta la porosidad y la densidad real, lo que disminuye la infiltración y aumenta la compactación del suelo.
