RESUMEN En esta tesis doctoral se combinan técnicas estadísticas y el uso de sistemas de información geográfica para modelizar y representar algunas propiedades de la capa arable de los suelos de la Región de Murcia que tienen relación con su capacidad de almacenamiento de humedad. El primer objetivo es elaborar modelos a escala regional que permitan predecir el contenido de diversos constituyentes del suelo (carbono orgánico, carbonato cálcico total o equivalente, y fracciones granulométricas), representando cartográficamente el resultado de los modelos obtenidos. El segundo objetivo es la obtención de modelos que permitan predecir las mismas variables a escala local, para compararlos con los modelos obtenidos anteriormente a escala regional y analizar las diferencias entre ellos. El tercer objetivo es validar funciones de transferencia obtenidas en una revisión bibliográfica para la estimación de las propiedades hídricas de los suelos (densidad aparente, contenido de agua a capacidad de campo y en el punto de marchitamiento), y comparar su desempeño con nuevas funciones de edafotransferencia calibradas con los datos disponibles para los suelos de la región de Murcia.
Las fuentes de información utilizadas para la predicción de las propiedades físico-químicas fueron tres bases de datos de suelos; el Modelo digital de elevaciones (MDE) con una resolución de 25 m; datos climáticos procedentes de 625 estaciones climáticas; el mapa de usos y coberturas de suelo de CORINE Land Cover de 1990, y el mapa digitalizado de suelos elaborado por la CARM. Estos datos fueron analizados con el programa estadístico R y los sistemas de información geográfica GRASS y SAGA, obteniendo un total de 181 variables, posteriormente estandarizadas. De ellas, se han eliminado las que presentaban un alto grado de colinealidad usando el método del Factor de Inflación de la Varianza.
Para la obtención de los modelos, se ha utilizado un método de regresión-krigeado, en el cual la tendencia fue ajustada utilizando diferentes técnicas paramétricas y no paramétricas, y los residuos mediante técnicas de krigeado. Se elaboraron 11 modelos con el programa estadístico R para cada una de las variables estudiadas, utilizando un sistema de validación cruzada con 5 bloques: los cuatro primeros se utilizaron para la calibración y el último para la validación. El ajuste a los datos observados se expresó a través de la correlación y el valor de RMSE.
Los modelos a escala regional elaborados, a pesar de no ser capaces de reflejar toda la variabilidad espacial mostrada por las propiedades seleccionadas, sirven para estimar sus valores medios. En todos los modelos a escala regional, el método de Random Forest con validación cruzada en bloques fue el que mejor resultado proporcionó, incluyendo mayoritariamente variables climáticas, los tipos de suelos y coberturas y algunas variables geomorfométricas. El contenido de carbono orgánico y carbonato cálcico los que obtienen un mejor resultado y una mejor estructura espacial de los residuos, que pudieron interpolarse con Krigeado ordinario, mientras que las fracciones granulométricas obtuvieron modelos con mayores valores de error y menores correlaciones y la estructura espacial de los residuos es peor. En el caso de los modelos a escala local, no se produce un aumento de la capacidad predictiva.
De las funciones de edafotransferencia obtenidas en la revisión bibliográfica, la que mejor resultado proporciona para las tres variables hídricas estudiadas fue la de Barahona y Santos (1981). El uso de los datos disponibles para calibrar nuevas funciones no mejora el resultado. A pesar de la propagacion de errores en los mapas de variables físicoquímicas, se considera que los mapas de variables hídricas ofrecen una estimación satisfactoria de estas propiedades edáficas.
ABSTRACT This PhD Thesis combines statistical techniques and the use of Geographic Information Systems to model and map some water storage capacity features of the soil arable layer in the Region of Murcia. The first objective involves regional scale models to predict and map the amount of several soil components (organic carbon, total or equivalent calcium carbonate and texture fractions). The second objective is to obtain models to predict the same soil properties at a local scale, in order to compare them with the models obtained at the regional scale and to analyse the differences between them. The third objective is to validate pedotransfer functions from the literature for the estimation of hydrological properties of the soil (bulk density, soil water content at field capacity and permanent wilting point), and to compare their accuracy with new pedotransfer functions calibrated with the soil data available for the Region of Murcia.
The information sources used for the prediction of the physical-chemical soil properties were three soil data surveys; the Digital Terrain Model (DTM) at a 25m resolution; climatic data from 625 weather stations; the CORINE Land Cover map from 1990, and the map of soil classes digitalized by the Region of Murcia Autonomous Community (CARM). These data were analysed using the statistical software R and the geographic information systems GRASS and SAGA, obtaining 181 variables that were subsequently standarized. Afterward, those showing a higher collinearity were removed using the Variance Inflation actor method.
In order to obtain the predictive models, a regression-kriging method was selected, in which the trend was adjusted using different parametric and non-parametric techniques, and the residuals were interpolated using ordinary kriging. For each selected soil component, 11 models were tested using different packages of R. A 5-Fold-Cross-Validation method was used, in which the first 4 blocks worked as calibration set, and the last fifth block worked as validation set. The goodness of fit of each model was measured through the correlation between measured and predicted values and the value of RMSE.
The models performed at the regional scale are useful to estimate the mean values of the selected soil properties, although they are not able to explain all the spatial variability of the selected properties. In all of them, the Random Forest method with 5-Fold-Cross-Validation was the technique that obtained better results, including mainly climatic predictors, soil classes and covers, and some morphometric features. The highest goodness of fit and the best spatial structure of the residuals were obtained for Soil Organic Carbon and total calcium carbonate contents. On the other hand, The models for the texture fractions obtained lower correlations, higher error values and also a worst spatial structure of the residuals. The accuracy of the models at the local scale was no better than at the regional scale.
Regarding the pedotransfer functions obtained from the literature, the best results for the three hydrological properties were obtained with the Barahona and Santos (1981) equation. The use of the available data to calibrate new pedotransfer functions did not improve these results. Notwithstanding the error propagated from the maps of physical-chemical soil parameters, it can be considered that the maps of the hydrological soil properties provide a good estimation of these edaphic attributes.
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