Mapa digital del contenido de carbono orgánico en suelos de Panamá

• Villarreal-Núñez, José Ezequiel ^[1] ; Ramos-Zachrisson, Iván Alexis ^[1]
  1. [1] Instituto de Innovación Agropecuaria de Panamá.
• Localización: Ciencia Agropecuaria, ISSN-e 2414-3278, Nº. 38, 2024, págs. 164-175
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Digital map of organic carbon content in soils from Panama
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• Resumen
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    El objetivo fue elaborar un mapa digital del contenido de carbono orgánico en suelos de Panamá. Se utilizaron 837 registros de perfiles de suelo (0-0,30 m) muestreados entre 2010 y 2015, representativos de toda la República de Panamá y georreferenciados, así como un modelo digital de elevación que generó 34 covariables ambientales, utilizando el Software R y el Sistema de Información Geográfico SAGA. Con SAGA se generaron covariables ambientales a partir del modelo digital de elevación SRTM, para tener características del entorno. Con R se creó un subconjunto estimando la densidad aparente por muestra, el stock de Carbono en kg por m2 y otras covariables, generando un nuevo subconjunto de datos. Se utilizaron los mejores cuatro componentes derivados del Modelo Digital de Elevación (MDE) y se definió una fórmula donde el carbono se describe como función de cuatro componentes principales. Se ajustó un modelo lineal generalizado mediante la interpolación regresión Kriging, resultando el mapa de carbono que predice un stock de 308,26 Teragramos de carbono orgánico del suelo en Panamá.

  • English

    The aim was to develop a digital map of soil organic carbon content of Panama. A total of 837 records of soil profiles (0-0.30 m) obtained between 2010-2015 were used, being representatives of the entire Republic of Panama and georeferenced; as well as a digital elevation model of Panama from which 34 environmental covariates were generated, using the Software R and the SAGA Geographic Information System. With SAGA, environmental covariates were generated from the SRTM digital elevation model, to have environmental characteristics. With the R program, a subset was created estimating the apparent density per sample, the Carbon stock in kg per m2 and others covariates, thus generating a new subset of data. The best four components derived from the Digital Elevation Model (DEM) were used and a formula was defined where carbon is described as a function of these four main components. Finally, a model was fitted using Kriging regression interpolation, assuming distribution based on a generalized linear model, giving as a result the carbon map and predicts a stock of 308.26 Teragrams of soil organic carbon in Panama.