Correlaciones
entre la curva de retención de humedad y propiedades físico-químicas
de los suelos de La Habana
Correlations between soil water retention curve with physics
and chemistry properties on Havana soils
Jorge García Coronado1 y Hanoi Medina González2
1 MSc., Profesor de la Universidad Agraria de La Habana (UNAH), Apdo. 18, San
José de las Lajas, La Habana 32700, Cuba.
E-mail: jgarcia@isch.edu.cu
2 Dr., Profesor de la Universidad Agraria de La Habana.
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RESUMEN. El estudio lleva a cabo un análisis de correlación con la finalidad de identificar las variables más predictivas de la curva de retención de humedad en suelos de la provincia de la Habana. Para ello, se tuvieron en cuenta un total de 10 propiedades físicas y químicas y las curvas de retención de humedad, de un total de 116 puntos muestreados a dos profundidades en toda la región. Son obtenidas las componentes principales de la humedad gravimétrica en todo el rango de la curva, así como de la distribución de agregados secos y húmedos de suelo. La primera componente gravimétrica por sí sola explica el 83% de la variabilidad de esta propiedad. Las variables de mayor correlación son la densidad aparente (- 0,77) y el contenido de calcio (0,54). Otras variables bien correlacionadas (superiores a 0,4), resultaron ser aquellas ligadas al comportamiento de la distribución de tamaño de agregados de suelo.
Palabras clave: Curvas de retención de humedad, componentes principales, propiedades físicas y químicas, La Habana.
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ABSTRACT. Correlations analysis was carried out with the purpose to identify the most predictive variables on the retention phenomena in Havana province. For this, there were taken in to account 10 physics and chemistry properties and the soil water retention curves, from 116 experimental samples points at two depths, in all the regions. The principal components of the gravimetric water content and dry and wet size aggregate distributions were obtained. The first principal gravimetric component alone explained 83% of the variability of this property. Bulk density (-0,77) and calcium content was the most correlated variables. Other good correlated variables were those related to the size aggregate distribution.
Keywords: Soil water retention curve, principal components, physics –chemistry properties, Havana.
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INTRODUCCION
La curva de retención de humedad, es la más importante de todas
las propiedades hidráulicas (Nielsen y Wendroth, 2003). Su conocimiento
es necesario en estudios de disponibilidad de agua para las plantas, infiltración,
drenaje, distribución de poros, conductividad de agua, movimiento de
solutos y su distribución espacial. Esta relación es también
un importante en investigaciones acerca de las consecuencias del cambio climático
(Walczak, et al., 2002).
En su determinación se emplean tanto métodos directos como indirectos.
Relacionado con los métodos directos su mayor inconveniente ha estado
asociado a los costos en materia de tiempo, esfuerzo y recursos que requieren.
Es por ello que los métodos indirectos surgen como una evolución
natural para dar solución a esos inconvenientes. El método indirecto
más empleado lo constituyen las funciones de pedotransferencia (PTFs),
en las cuales se lleva a cabo la estimación de la curva de retención
de humedad a partir de otras propiedades disponibles o más fácilmente
medibles. La mayoría de las PTFs mas difundidas en la literatura han
sido derivadas empleando extensas bases de datos de suelos templados, las cuales
involucran propiedades tales como textura, la materia orgánica y la densidad
aparente. Tan solo la imposición de estas tres propiedades, resulta insuficiente
para explicar el comportamiento mucho más complejo desde el punto de
vista hidráulico de los suelos tropicales (Medina, et. al.,
2002; Hodnett y Tómasela, 2002). Es por ello, la evaluación de
las variables usualmente manejadas y la identificación de nuevas variables
constituye una prioridad para el trópico.
Los suelos de la provincia de La Habana, los cuales soportan el peso mayor en
la producción agrícola del país, clasifican como prioritarios
en la consecución de ese propósito. En la región están
representados 8 de los 15 agrupamientos de suelos dedicados fundamentalmente
al cultivo de la caña de azúcar, la papa, y otros cultivos de
gran importancia. Un parte significativa de la producción está
concentrado en áreas de la Llanura Habana Matanzas, conformada en lo
fundamental por suelos Ferralíticos.
El objetivo de este estudio es la identificación de las relaciones existentes
entre las curvas de retención de humedad y las propiedades físicas
y químicas de los suelos de la provincia de La Habana.
MATERIALES
Y METODOS
Diseño experimental
La provincia de la Habana (5730 km2) esta localizada en la parte oeste de Cuba,
entre los 22, 85º y los 23, 15º de latitud norte y entre los 78,42º
y los 80,31º de longitud oeste .En esta región geográfica
están representados 12 agrupamientos de suelos diferentes (Jaimez et
al., 2004).
Como parte del estudio se selecciono un muestreo no alineado sistemático
estratificado, que combina las ventajas de una rejilla regular y la aleatorización
(Webster y Oliver, 1990). Teniendo en cuenta que los limites de la región
definen aproximadamente un rectángulo de 100 km de largo por 48 de alto,
se superpuso una rejilla regular principal de aproximadamente 150 puntos, manteniendo
las mismas proporciones entre largo y alto (aproximadamente 8,16 km. de largo
por 3,9 de alto). Esta rejilla principal permitió estratificar la región
de manera que el muestreo cubriese toda el área de interés.
Para la selección específica de los puntos de muestreos fue superpuesta
en cada celda de la rejilla principal como sistema de referencia, una rejilla
secundaria. Para la identificación de los puntos de esta sub-rejilla
las celdas tienen una fija coordenada X elegida aleatoriamente y a su vez una
coordenada Y variable, elegida aleatoriamente. La distancia entre filas y columnas
es 1/200 veces los limites de la celda (teniendo 32 km2). Se generaron números
aleatorios entre 1 y 200 para la intersección de los puntos. De acuerdo
con este análisis se asume que cada uno de estos 150 puntos, representan
el promedio de los parámetros de suelo en 800 m2 a la redonda. Si el
uso del suelo en cualquier localidad no permite llevar a cabo las mediciones
en el punto seleccionado, una nueva localidad será determinada dentro
de la misma rejilla principal usando un procedimiento similar.
En la práctica solo 130 puntos estaban enmarcados en áreas de
la provincia y algunos de ellos, se desestimaron como son los casos de aquellos
comprendidos en las alturas del Mariel y el municipio costero de Santa Cruz
del Norte. Resultando finalmente un total de 116 puntos muestreados a dos profundidades,
10-15 cm y 35-40 cm (excepto para cuatro sitios en los que se muestreó
a una sola profundidad). Ello representa un total de 229 mediciones de la propiedad
de interés. La Figura 1 muestra la distribución real de los puntos
muestreados en el estudio durante 13 visitas de campo.
En la Tabla 1 están descritas cada una de las propiedades medidas, la
simbología de su representación, el método determinación,
así como las unidades que se emplearon para su cuantificación.
En las celdas sombreadas se destaca la propiedad como tal, mientras en las celdas
en blanco se exponen las variables que se derivan de esa propiedad principal.
FIGURA 1. Distribución real de los puntos medidos en la región de la provincia de la Habana.
TABLA 1. Relación de las propiedades medidas y el método empleado en la determinación
RESULTADOS
Y DISCUSIÓN
Estadística de las propiedades de suelo medidas
La Tabla 2 muestra el comportamiento estadístico de cada una de las variables
físicas y químicas e hidráulicas analizadas.
LA TABLA 2. Comportamiento estadístico de cada una de las propiedades de suelo
De
la Figura 2 es interesante ver las diferencias tan marcadas entre la forma de
las 229 curvas retención de humedad medidas. Si bien se observa (Tabla
2) que la desviación de los valores de θg en torno a la media para los potenciales altos se aproxima a los 0,08 g•g-1, este indicador se hace
mayor para los potenciales medios, llegando a ser de 0,10 g•g-1. De ello
se infieren distintas tendencias en cuanto a la pendiente de la curva en ese
rango de valores y, consecuentemente, la respuesta de muy variados tipos de
suelos y sus propiedades inherentes con respecto a su comportamiento hídrico.
En el caso del contenido de calcio (Tabla 2) presenta en promedio 22,32 cmol•kg-1,
representando el 76% de la CCB. No obstante, atendiendo al valor medio y su
desviación, podemos afirmar que sus magnitudes están permeadas
por la presencia de suelos Ferralíticos de la región, suelos medianamente
saturados en bases alcalinotérreas (Jaimez et al., 2004).
FIGURA 2. Curvas de retención de humedad medidas en toda la región.
De
la propia Tabla también llama la atención el elevado promedio
del pH (7,62) y de densidad aparente de los suelos (1,30 g/cm3), así
como los bajos niveles de materia orgánica, lo cual demuestra los profundos
cambios que tienen lugar en las propiedades de suelos. Hernández (2005)
también ha comprobado este fenómeno de basificación (incremento
del pH) de los suelos de la Habana y lo ha asociado a los cambios globales,
y sobre todo a los cambios climáticos ocurridos en los últimos
decenios. Según Jaimez, et al. (2004) en las provincias habaneras, los
principales problemas ambientales vinculados con la degradación de los
suelos están relacionados en primer lugar con procesos de alcalinización
(actual o potencial) de gran parte de los mismos (más del 40%). Con respecto
al aumento de la densidad aparente, ello responde en primerísimo lugar
al laboreo intensivo de muchas de las tierras bajo producción agrícola.
También el comportamiento de la materia orgánica (2,00%) responde
en buena medida a prácticas insostenibles de sobreexplotación
agrícola, aunque sin descartar en ningún caso el tipo de suelos
como tal, en los que hay una prevalencia de Ferralíticos.
Correlación entre propiedades físico químicas y
propiedades hidráulicas
Como parte del análisis exploratorio de la información se llevó
a cabo un análisis de correlación entre todas las variables involucradas
en el estudio. La Tabla resultante de este análisis no se muestra debido
a su dimensión. Con el ánimo de reducir el número de variables
implicadas, y con ello dar más claridad a nuestros resultados, se obtuvieron
las primeras componentes principales de los agregados secos y húmedos
de suelo y de la humedad a los diferentes potenciales. La primera componente
de la humedad gravimétrica, por sí sola explica el 8, por ciento
del total de la varianza de la humedad, mientras la segunda componente explica
un 13 por ciento del total. Este hecho en sí es relevante; habla a favor
de una fuerte correlación entre las humedades para cada uno de los potenciales.
En la literatura científica muchos autores se inclinan cada vez más
a incluir la humedad de uno de los potenciales como variable independiente en
las funciones de pedotransferencia, precisamente debido a su gran poder predictivo
(Pachepsky, 2006). En la Tabla 3 se muestran el resultado del análisis
de componentes principales. Solo fueron elegibles las componentes que explicasen
mas de un 10% de varianza total de la variable en cuestion.
En la Figura 3 se muestran los resultados de la correlación bivariadad
entre las 1ra y 2da componentes principales de la humedad gravimétrica.
Una primera conclusión de trascendental importancia, es el hecho de encontrar
fuertes correlaciones con variables no tradicionales en funciones de pedotransferencia.
En ese caso se halla sobre todo el contenido de calcio, con correlaciones próximas
a 0,6. Gran parte del origen de los suelos de la Habana es de origen cálcico,
de ahí la fuerte influencia de este material en la génesis misma
del suelo y su comportamiento hidráulico.
TABLA 3. Matriz de componentes principales extraídas por variables
Es muy fuerte también la correlación con los indicadores índice de estabilidad y estabilidad seca y humedad, con coeficientes superiores al valor 0,4. Con el mismo grado de correlación aparece también la 1ra componente de agregados húmedos (1rahum), cuya varianza total explicada resulta de un 46%. Las contribuciones a esta componente se deben sobre todo a las fracciones más pequeñas de suelo (Tabla 3). Un valor de 0,32 ilustra el grado de correlación de la segunda componente seca (2dasec), la cual explica el 30% de la varianza de esta variables y cuyo el peso recae principalmente en los agregados secos desde 1-0,25 mm. Este hecho no debe obviarse en materia de funciones de pedotransferencia. Según Tomasella y Hodnet (2005), la pronunciada diferencia entre suelos arcillosos tropicales y templados es usualmente explicada por su estructura de micro-agregados.
FIGURA 3. Correlación entre las variables medidas con la primera y segunda componente principal de la humedad gravimétrica a los distintos potenciales.
Variables
de uso extendido dentro de las funciones de pedotransferencia, y de importancia
indiscutible en materia de retención de agua como la densidad aparente,
la materia orgánica y el por ciento de arena presentan un buen grado
de correlación. Particularmente para la densidad aparente la dependencia
con la primera componente principal de la humedad gravimétrica es muy
fuerte, determinada por el hecho de que está humedad es el resultado
de dividir la humedad volumétrica por la densidad aparente. En este caso
su valor es considerablemente alto (-0,77), atendiendo al grado de correlación
usual entre variables de suelo. Esta alta dependencia inversa es valida para
todo el rango de potenciales y desde el punto de vista físico ese comportamiento
responde a que los suelos más densos tienen menor capacidad de retener
humedad gravimétrica en todo el rango de la curva. Van der Berg, et al.
(1997) encontró que para suelos Ferralíticos y otros relacionados
de Sudáfrica, existía una correlación negativa entre la
densidad aparente y el contenido de humedad a saturación y para potenciales
altos esta relación se invierte. Dichos autores en el desarrollo de funciones
paramétricas, emplearon dentro de las ecuaciones de regresión
entre otras, la capacidad de intercambio catiónico y los contenidos de
hierro y aluminio. Ozdemir, et al. (2000) hallo correlaciones negativas de densidad
aparente con la capacidad de campo y el punto de marchitez permanente, para
suelos aluviales de Turquía.
En el caso de la arcilla, no Figura en los resultados aquí mostrados,
aunque a su favor debemos decir, que correlaciona con valores por encima de
0,3 con la humedad gravimétrica para altos potenciales de la curva. Van
der Berg, et al. (1997) reportó en Latosols (Ferralsols) que el agua
retenida para potenciales en el rango -1 a -100 kPa (-10 a -1000 cm) no estaba
relacionada con el contenido de arcilla. Otras correlaciones significativas
y no mostradas en la Figura, son las que relacionan al calcio con el índice
de estabilidad y los coeficientes de estabilidad seco y húmedo. El calcio
actúa como agente cementante muy fuerte para los coloides, lo que incrementa
la cohesión del suelo y frena los efecto de estallido y sobre todo de
dispersión. Según Mbagwu (2003) los óxidos de hierro y
aluminio y el carbonato calcio en suelos tropicales, son sustancias estabilizadoras
más importantes que el carbón orgánico.
Para el caso de la segunda componente de la humedad solo es llamativa la inclusión
del logaritmo del fósforo, justificado por la presencia de valores extremos
que exhibe esta propiedad. Estos altos valores, pueden estar asociado a acumulaciones
localmente elevadas de fertilizantes que presentan algunos suelos muestreados.
Por otra parte se empleó el procedimiento de Modelo Lineal General Univariante
(MLG), para eliminar los efectos de colinealidad entre las variables más
predictivas del fenómeno de retención de humedad (covariables),
encontradas por análisis de correlación bivariada (Figura 3),
y la humedad gravimétrica (variable independiente). En el proceso, no
se excluyo la posibilidad de inclusión y exclusión de variables
dentro del MLG, ya sea por la importancia de la variable, o por tener igual
peso en la regresión o ya sea siguiendo un criterio práctico se
elige una de ellas. En algunos casos el reemplazo puede estar dado por el cambio
de una propiedad por su logaritmo. En todos los casos se le da seguimiento al
coeficiente R2 para evaluar la factibilidad de la modificación en variables.
TABLA 4. Variables suelo y componentes principales predictivas de la 1ra. y 2da. componentes de la humedad gravimétrica
Los resultados del MLG se muestran en la Tabla 4. A partir de las variables
aquí mostradas, pueden ser explicadas las distintas tendencias de la
pendiente de la curva de retención observadas. Es destacable la dependencia
del fenómeno de retención con variables relacionadas con la estructura
de agregados de suelo. Carminati et al. (2008) plantea que bajo condiciones
prevaleciente, después de un rápida infiltración del agua
a causa de la existencia de grandes poros inter-agregados, el agua es mayormente
almacenada y redistribuida lentamente a través de las redes de contactos
de los agregados.
Con la excepción de la arcilla, Da y MO, el resto de las variables de
relevancia confirman el criterio de Medina (2002), al sugerir la inclusión
de muchas de estas variables, ya que el funcionamiento hídrico de nuestros
suelos resultaba pobremente explicado por las funciones de pedotransferencia
más universales.
CONCLUSIONES
Debido al intenso uso y su mal manejo durantes décadas, del comportamiento
estadístico de algunas propiedades de suelo se advierten la presencia
de procesos degradantes en áreas de la provincia La Habana, que pueden
constituir en muchos casos factores limitantes. Estos procesos son la alcalinización
(actual y potencial), la compactación y el empobrecimiento agrícola.
En base a las correlaciones encontradas entre la curva de retención de
humedad y las propiedades físicas y químicas de suelos, el fenómeno
de la retención de humedad, resulta íntimamente relacionado con
variables tradicionalmente usadas en la estimación de la curva, además
de otras raramente empleadas en este propósito como: el contenido de
calcio y la estructura de los agregados de suelo.
Los resultados aquí mostrados pueden ser extensibles a otras regiones
y empleados como punto de partida en el desarrollo de PTFs con el empleo de
redes neuronales o modelos de regresión múltiple.
AGRADECIMIENTOS
A la Fundación Internacional para la Ciencia (IFS) por financiar el proyecto
del cual es fruto el presente trabajo, así como a los miembros del Laboratorio
de Suelos de la Facultad de Agronomía de la Universidad Agraria de La
Habana (UNAH) y al Instituto de Nacional de Ciencias Agrícolas (INCA)
por la colaboración prestada.
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
Recibido
20/12/08, aprobado 07/05/09, trabajo 24/09, investigación.