Distribución espacial de la calidad del suelo en plantaciones de Coffea arabica (café) en el fundo “Domínguez” – Pueblo Libre - 2021

• Autor: Tello Dominguez, Mercy Hilen
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2023
• Institución: Universidad Nacional Agraria de la Selva
• Repositorio: UNAS-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.unas.edu.pe:20.500.14292/2658
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.14292/2658
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Propiedades físicos y químicos; Calidad de suelo; Geoestadística; Kriging; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#4.01.04

El país se caracteriza por suelos heterogéneos porque sus propiedades varían considerablemente en áreas pequeñas, entonces evaluar la calidad de suelo es esencial. Por ello se evaluó la distribución espacial de la calidad del suelo en plantaciones de Coffea arabica (café) en el fundo “Domínguez” – Pueblo Libre – 2021. La metodología utilizada fue no experimental, por lo que se evaluó las propiedades físicos y químicos ajustándose a un análisis geoestadístico a través del interpolador Kriging para la distribución espacial de calidad de suelo. Los resultados muestran coeficientes de variación (CV) muy bajo para pH y Da; bajo para arena, arcilla, limo, MO, N, CIC y SB; media para K, Ca y Mg; y muy alto para P, Al, AC y Sal. El ACP encontró relevancia estadística para %SAl, SB, AC, Al, Ca, Ph, Mg, N, MO, arena, arcilla y limo. A través del análisis geoestadístico la calidad del suelo varía entre muy baja calidad a baja calidad (café seis años) y de moderada calidad a alta calidad (café de 2 años) con una distribución espacial de 11,51%, 14,79%, 31,78%, 41,92% respectivamente. Los modelos con mejores ajustes son el exponencial, esférico y estable con dependencia espacial que fluctúa de bajo a medio, con eficiencia de predicción cercanos a 100, señalando que la estructura espacial no es pobre. Se concluye, que la distribución espacial de la calidad de suelo obtenido atribuye a realizar investigaciones (aplicación de fertilizantes) en el área estudiada ya que los mapas presentados muestran eficiencia de predicción cercanos a 100.