Resumen de Efectos de las variables ambientales en la estimación de materia orgánica del suelo a escala regional en un ambiente semiárido (Región de Murcia, España)
Pedro Pérez Cutillas, Gonzalo G. Barberá, Carmelo Conesa García
- español
La estimación de valores edáficos mediante el empleo de técnicas de modelización espacial, basada en procesos y variables ambientales, es utilizada en este trabajo para analizar el efecto que tienen estas variables sobre la materia orgánica del suelo (MOS). La discusión es enormemente interesante por las conclusiones que se pueden extraer de las distintas implicaciones que ejercen los patrones ecológicos en su distribución y variabilidad espacial. En este estudio se ha utilizado una base de datos de 1126 muestras de materia orgánica en capa arable del suelo en la Región de Murcia (SE de España), con el fin de estimar el contenido de la MOS a escala regional (más de 10000 km2 ) mediante el uso de 21 variables ambientales como predictores. Entre las variables más influyentes destacan las asociadas al relieve (i.e.
la pendiente, las curvaturas del terreno), la acumulación de flujo vinculada a las redes de drenaje, la precipitación, la radicación solar y ciertos índices específicos obtenidos mediante técnicas de teledetección, como el NDVI o el Índice Mineralógico de Arcillas CMI.
- English
The estimation of soil values by means of spatial modeling techniques, based on environmental processes and variables, is used in this work to analyze the effect of these variables on soil organic matter (SOM). Discussing is extremely interesting conclusions can be extracted from the different implications on ecological patterns in the distribution and spatial variability. A database of 1,126 samples of organic matter in the arable layer from the Murcia Region (SE Spain) has been utilized to estimate the SOM contents at the regional scale (more than 10,000 km2), by using 21 environmental variables as predictors. Among the most influential variables are those related to relief (i.e. the slope and terrain curvature), flow accumulation linked to drainage networks, rainfall, solar radiation, and certain specific indices obtained using remote sensing techniques, such as Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) or Clay Minerals Index (CMI).
