Erodabilidad en suelos Andisoles, Mollisoles y Vertisoles de la región del Pacífico de Nicaragua

• Autores: Maykeling Lisbeth Treminio Corea, Reynaldo Bismarck Mendoza Corrales, Miguel Garmendia Zapata
• Localización: La Calera, ISSN-e 1998-8850, Vol. 23, Nº. 41, 2023, págs. 99-104
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Erodability in Andisols, Mollisols and Vertisols soils from the Pacific region of Nicaragua
• Enlaces
  • Texto completo
• Resumen
  • español

    Los modelos de predicción son una alternativa para reducir costos por monitoreo de la erosión en campo. El objetivo de esta investigación fue proponer un modelo local de mayor predicción de la erodabilidad, para esto, treinta muestras de suelo fueron colectadas en siete municipios de la región del Pacífico de Nicaragua en suelos Andisoles, Mollisoles, y Vertisoles, bajo diferentes usos productivos. Las variables estudiadas en campo fueron: permeabilidad superficial y tipo de estructura. En laboratorio; granulometría, materia orgánica y estabilidad de agregados. Los análisis estadísticos se realizaron en el software RStudio (2022), aplicándose pruebas de normalidad de Shapiro-Wilks, análisis no paramétrico de Kruskal-Wallis y el Modelo de Regresión Lineal Múltiple. Donde las variables con mayor incidencia en la erodabilidad son el porcentaje de limo, porcentaje de arena muy fina y la permeabilidad superficial. El modelo de Regresión Lineal Múltiple propuesto K=-0.0608+0.0076(a)+0.0123(b)-0.0261(c) -0.000056(d)+0.0011(e) , encontró que las variables: porcentaje de limo (a ), porcentaje de arena muy fina (b), contenido de materia orgánica (c), permeabilidad superficial (d) y estabilidad  de agregados (e), presentan alto y significativo poder predictivo de 87.64 %, con una  Pr(>|t|)= 2.06×10-10, 5.34×10-5, 8×104, 12×102 y 11×102  respectivamente.

  • English

    Prediction models are an alternative to reduce costs for monitoring soil erosion in the field. The objective of this research was to propose a local model of greater erodibility (K) prediction, for this, thirty soil samples were collected in seven municipalities of the Pacific region of Nicaragua in Andisols, Mollisols, and Vertisols soils, under different productive uses. The variables studied were: surface soil permeability and soil type structure in the field. In the laboratory; granulometry, soil organic matter and soil aggregates stability. Statistical analyzes were performed using the RStudio (2022) software, applying Shapiro-Wilks normality tests, Kruskal-Wallis non-parametric analysis, and the Multiple Linear Regression Model. Were the variables with the highest incidence in the soil erodibility are the percentage of silt, very fine sand, and the superficial soil permeability. The proposed Multiple Linear Regression model K=-0.0608+0.0076(a)+0.0123(b)-0.0261(c) -0.000056(d)+0.0011(e), found that the variables: percentage of silt (a), percentage of very fine sand (b), organic matter content (c), surface permeability (d) and aggregate stability (e), present high and significant predictive power of 87.64%, with a Pr(>|t|)= 2.06 ×10-10, 5.34×10-5, 8×104, 12×102 and 11×102 respectively.