Influencia de la cobertura vegetal sobre las propiedades del suelo del bosque de jachuna, perteneciente al C.P de Cotahuacho de la Provincia de Andahuaylas, 2023
Descripción del Articulo
La finalidad de la investigación fue evaluar la influencia de la cobertura vegetal sobre las propiedades del suelo del bosque de Jachuna perteneciente al Centro poblado de Cotahuacho, para lo cual se han considerado los parámetros físicos del suelo, como la textura, color, densidad aparente (DA) y c...
| Autor: | |
|---|---|
| Formato: | tesis de grado |
| Fecha de Publicación: | 2025 |
| Institución: | Universidad Nacional José María Arguedas |
| Repositorio: | UNAJMA-Institucional |
| Lenguaje: | español |
| OAI Identifier: | oai:repositorio.unajma.edu.pe:20.500.14168/939 |
| Enlace del recurso: | https://hdl.handle.net/20.500.14168/939 |
| Nivel de acceso: | acceso abierto |
| Materia: | Cobertura vegetal, suelo, propiedades físicas y químicas, materia orgánica. http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.07.00 |
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Influencia de la cobertura vegetal sobre las propiedades del suelo del bosque de jachuna, perteneciente al C.P de Cotahuacho de la Provincia de Andahuaylas, 2023 Anca Venegas, Fiorella Jaquelin Cobertura vegetal, suelo, propiedades físicas y químicas, materia orgánica. http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.07.00 |
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La finalidad de la investigación fue evaluar la influencia de la cobertura vegetal sobre las propiedades del suelo del bosque de Jachuna perteneciente al Centro poblado de Cotahuacho, para lo cual se han considerado los parámetros físicos del suelo, como la textura, color, densidad aparente (DA) y conductividad eléctrica (CE), además del pH y de la materia orgánica (MO), los cuales se determinaron mediante la metodología de Bouyoucos, Tabla Munsell, cilindro biselado, conductímetro, potenciómetro y Walkley y Black para cada parámetro correspondientemente. El estudio es de tipo básico, además presentó un nivel explicativo, cuenta con un enfoque mixto por el análisis de datos cualitativos y cuantitativos; y un diseño no experimental porque no se manipularon las variables de estudio. Mediante el uso del programa Google Earth Pro se delimitó el área de estudio y posteriormente se contrastó en campo, se utilizó el programa ArcGis Desktop 10.8 para realizar el muestreo aleatorio estratificado mediante un flujograma diseñado en Model Builder del cual se obtuvo 9 parcelas de muestreo (tres en cada área evaluada), y se extrajo un total de 27 muestras de suelo, 9 muestras compuestas del bosque primario, 9 en el área impactada por incendio forestal y la misma cantidad en el área sin cobertura arbórea. Los datos fueron procesados en el programa Excel para realizar gráficos y tablas, además, se empleó el programa RStudio 4.4.2 para realizar la prueba de normalidad, el análisis de varianza (ANOVA) en datos paramétricos y Kruskal Wallis para datos no paramétricos, a fin de determinar diferencias significativas de los parámetros en las zonas evaluadas. Del estudio se concluye que existe influencia significativa de la cobertura en las propiedades del suelo, determinando que la textura es franco en bosque primario (46% de arena, 24% de arcilla y 31% de limo), y franco arcilloso en área impactada por incendio forestal y zona sin cobertura arbórea, el color varía de marrón oscuro a marrón rojizo oscuro tanto en húmedo como en seco, la DA es mayor en el Area2 (1.33 Mg m-3) a comparación del Area1 y Area3 (1.17 2 Mg m-3 y 1.15 Mg m-3). La CE también muestra diferencias: 7.7 mS/m, 4.6 y 5.5 mS/m para cada área evaluada, mediante la prueba de Kruskal Wallis se confirma que la cobertura vegetal influye en la CE (p =0.018). Se encontraron diferencias significativas en el pH del suelo, el cual varía de ligeramente ácido a neutro y alcalino, con el análisis de varianza se logró afirmar que la cobertura vegetal influye significativamente en este parámetro (p =0.293) principalmente en el área sin cobertura arbórea y la zona impactada por el incendio muestran diferencias significativas (p =0.023). Finalmente, la MO también muestra diferencias significativas en cada espacio estudiado, los valores se reducen de 8.1% a 4.4% y 3.5% respectivamente, se comprueba con la prueba de Kruskal Wallis (p =0.0067) y se afirma que la cobertura vegetal también influye en este parámetro. |
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Mediante el uso del programa Google Earth Pro se delimitó el área de estudio y posteriormente se contrastó en campo, se utilizó el programa ArcGis Desktop 10.8 para realizar el muestreo aleatorio estratificado mediante un flujograma diseñado en Model Builder del cual se obtuvo 9 parcelas de muestreo (tres en cada área evaluada), y se extrajo un total de 27 muestras de suelo, 9 muestras compuestas del bosque primario, 9 en el área impactada por incendio forestal y la misma cantidad en el área sin cobertura arbórea. Los datos fueron procesados en el programa Excel para realizar gráficos y tablas, además, se empleó el programa RStudio 4.4.2 para realizar la prueba de normalidad, el análisis de varianza (ANOVA) en datos paramétricos y Kruskal Wallis para datos no paramétricos, a fin de determinar diferencias significativas de los parámetros en las zonas evaluadas. Del estudio se concluye que existe influencia significativa de la cobertura en las propiedades del suelo, determinando que la textura es franco en bosque primario (46% de arena, 24% de arcilla y 31% de limo), y franco arcilloso en área impactada por incendio forestal y zona sin cobertura arbórea, el color varía de marrón oscuro a marrón rojizo oscuro tanto en húmedo como en seco, la DA es mayor en el Area2 (1.33 Mg m-3) a comparación del Area1 y Area3 (1.17 2 Mg m-3 y 1.15 Mg m-3). La CE también muestra diferencias: 7.7 mS/m, 4.6 y 5.5 mS/m para cada área evaluada, mediante la prueba de Kruskal Wallis se confirma que la cobertura vegetal influye en la CE (p =0.018). Se encontraron diferencias significativas en el pH del suelo, el cual varía de ligeramente ácido a neutro y alcalino, con el análisis de varianza se logró afirmar que la cobertura vegetal influye significativamente en este parámetro (p =0.293) principalmente en el área sin cobertura arbórea y la zona impactada por el incendio muestran diferencias significativas (p =0.023). 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