Distribución espacial de indicadores de calidad fisicoquímica del suelo en el fundo “Cárdenas”, en Nuevo Progreso Padre Abad 2022

• Autor: Inocencio Vásquez, Erika Tereza
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2022
• Institución: Universidad Nacional Agraria de la Selva
• Repositorio: UNAS-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.unas.edu.pe:20.500.14292/2210
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.14292/2210
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Coeficiente de variación; Geoestadística; Índice de calidad del suelo; Kriging; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#4.01.04

El cultivo de cacao en el trópico Peruano presenta rendimientos bajos, lo que exige buscar alternativas para incrementar la producción actual, entre ellas, la fertilización se muestra como alternativa, sin embargo, la falta de criterios técnicos en los planes de fertilización está causando daños ambientales y económicos. Frente a esta situación, los estudios geoespaciales facilitan el diagnóstico de fertilidad y la aplicación eficiente de planes de fertilización. El objetivo fue evaluar la distribución espacial de indicadores fisicoquímicos y calidad del suelo en Padre Abad, región Ucayali, Perú. Investigación no experimental en el que los indicadores fisicoquímicos y la calidad del suelo se sometió al análisis geoestadístico a través del interpolador Kriging, encontrándose coeficientes de variación (CV) baja para arcilla, pH y K, y media para arena, limo, MO, N, P, K+ , Ca2+ , Mg2+, Al3+, CIC, %SB, %AC y %SAl. La calidad del suelo varía entre baja a muy baja calidad con una distribución espacial de 52,24 % y 47,76 % respectivamente. El ACP encontró relevancia estadística para arena, limo, MO, N, K+ , Al3+, CIC, %AC, %BC y %SAl, todos presentan variación espacial según su nivel de fertilidad, excepto K+ . Los modelos con mejores ajustes son el exponencial y lineal con dependencia espacial fuerte para arena, limo y K, moderada para MO, N, Al, CIC, %SAl e índice de calidad del suelo (ICS), y débil para %BC y %AC, con una eficiencia de predicción confiable. Las variaciones se atribuyen a factores de formación del lugar y el historial de manejo del cacao.