Metodologías de interpolación y predicción espacial para el análisis de las propiedades físicas del suelo en la hoya del río Suárez (Colombia)

• Vargas Diaz, Ruy Edeymar ^[2] ; Galindo Pacheco, Julio Ricardo ^[2] ; Giraldo Henao, Ramón ^[1] ; Varón Ramírez, Viviana Marcela ^[2] ; Wilches Ortiz, Wilmar Alexander ^[2] ; Franco Florez, Clara Viviana ^[2]
  1. [1] Universidad Nacional de Colombia

     Universidad Nacional de Colombia

     Colombia

     
  2. [2] Corporación Colombiana de Investigación Agropecuaria – Agrosavia. Centro de Investigación Tibaitatá. Km. 14 vía Mosquera - Bogotá, CP 250047. Mosquera, Cundinamarca, Colombia
• Localización: Siembra, ISSN 1390-8928, ISSN-e 2477-8850, Vol. 10, Nº. 1, 2023
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Interpolation and spatial prediction methodologies for the analysis of the physical properties of the soil in the hoya del río Suárez (Colombia)
• Enlaces
  • Texto completo (pdf)
• Resumen
  • español

    En Colombia, la agricultura se puede desarrollar en terrenos inclinados que requieren prácticas zonales de conservación de suelos. Para ello, se analiza el área de interés por sus propiedades determinantes, usualmente con muestreo en puntos específicos. Se pueden utilizar técnicas de interpolación como la distancia inversa ponderada (IDW) y de predicción como kriging para la predicción y estimación de valores en lugares no muestreados. El objetivo de este estudio fue comparar las metodologías de IDW y kriging para el modelamiento de la distribución espacial de las características físicas del suelo en la zona agrícola de ladera de la hoya del río Suárez (HDRS).Se utilizaron datos de cinco propiedades físicas del suelo asociadas con la erodabilidad:porcentaje de arenas, diámetro medio ponderado, capacidad de retención de agua disponible, densidad aparente y densidad real, correspondientes a 932 puntos observados sobre la HDRS en una rejilla de 700 x 700 m. Se aplicó validación cruzada para cada variable y se comparó el error de las técnicas evaluadas. Además, se elaboraron mapas de zonificación de la variabilidad espacial, para comparar visualmente ambos procedimientos. La representación gráfica de las predicciones por la IDW y estimaciones por kriging fueron semejantes en todas las características de suelo evaluadas. Sin embargo, el análisis de validación cruzada determinó mejores resultados con kriging. Los mapas de varianzas (kriging) demostraron que la incertidumbre de la estimación era homogénea para la mayor parte de la HDRS. La técnica de kriging resultó ser más precisa que la IDW en la estimación de valores en puntos no muestreados.

  • English

    In Colombia, agriculture can be developed on sloping land that requires zonal soil conservation practices. To do this, the area of ​​interest is analyzed for its determining properties, usually with sampling at specific points. Techniques of interpolation such as inverse distance weighting (IDW) and of prediction such as kriging can be used for prediction and estimation of values ​​at unsampled locations. The objective of this study was to compare the IDW and kriging methodologies for modeling the spatial distribution of the physical characteristics of the soil in the agricultural zone of the slope of the Hoya del Rio Suárez (HDRS). Data on five physical properties of the soil associated with erodibility: percentage of sand, weighted average diameter, available water retention capacity, bulk density, and real density, were used, corresponding to 932 points observed on the HDRS in a 700x700 m grid. Cross-validation was applied for each variable and the error of the evaluated techniques was compared. In addition, zoning maps of spatial variability were prepared to visually compare both procedures. The graphical representation of the IDW and the kriging estimates predictions were similar for all soil characteristics evaluated. However, cross-validation analysis yielded better results with kriging. The variance maps (kriging) showed that the estimation uncertainty was homogeneous for most of the HDRS. The kriging technique turned out to be more accurate than IDW in estimating values ​​at non-sampled points.