Índice de calidad nutricional en suelos cacaoteros de la subregión cordillera de Nariño

Diego Leonardo Cortés Delgadillo, Jose Libardo Lerma Lasso, Juan Fernando López Rendón, Diego Hernán Meneses Buitrago, Eliana Martínez Pachón
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Abstract

La calidad del suelo sirve para determinar si un sistema productivo es sostenible. El objetivo de este estudio es estimar un índice de calidad de nutrientes del suelo para cacao [ICNs], mediante la estandarización de variables, desarrollo de funciones de puntuación y asignación de pesos relativos. Se estandarizaron los macronutrientes y micronutrientes, acidez (pH), contenido de materia orgánica [%MO] y saturación de aluminio [%S.Al]. Los ICNs se analizaron de acuerdo con las unidades cartográficas del suelo [UCS]. Se utilizaron algoritmos de aprendizaje automático asistido por computadora para la calibración de un modelo de predicción espacial del ICNs. Se encontró que el 70,6 % de los sitios se clasificaron con ICNs medio (0,4 -0,7), el 23,8 % fueron bajos y el 5,6 % fueron altos. Las UCS con ICNs más altos también tienen mejor retención de agua, una limitada profundidad efectiva y se encuentran en pendientes pronunciadas; aquellas con ICNs más bajos se vieron afectados por deficiencias de MO y contenido de macronutrientes, pero esos sitios se encontraron en zonas más accesibles. Se obtuvo el mapa de distribución espacial del ICNs que ofrece la representación visual detallada de las áreas con mayor y menor aptitud nutricional para el cultivo de cacao. El ICNs permite entender la oferta nutricional del suelo en la subregión cordillera de Nariño, pero integrar factores adicionales, como la profundidad del suelo, el relieve y la disponibilidad de agua, mejoraría el monitoreo y permitiría un manejo más efectivo de los cultivos de cacao en consonancia con los principios de la sostenibilidad ambiental.
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Cordillera de Nariño 的 Nariño 次区域可可种植土壤的营养质量指数。
土壤质量有助于确定生产系统是否可持续。本研究的目的是通过标准化变量、开发评分函数和分配相对权重来估算可可土壤养分质量指数[NQI]。对宏量营养元素和微量营养元素、酸度(pH 值)、有机质含量[%MO]和铝饱和度[%S.Al]进行了标准化。根据土壤制图单位[SCU]对 ICN 进行了分析。计算机辅助机器学习算法被用于校准 ICN 的空间预测模型。结果发现,70.6% 的地点被归类为中等 ICN(0.4 -0.7),23.8% 为低 ICN,5.6% 为高 ICN。具有较高 ICNs 的 UCS 也具有较好的保水性、有限的有效深度和位于陡坡上;ICNs 较低的 UCS 受 OM 和常量营养素含量不足的影响,但这些地点位于较易到达的地区。ICNs 的空间分布图为可可种植营养适宜性最高和最低的地区提供了详细的直观描述。国际可可营养网使人们了解了纳里尼奥科迪勒拉次区域土壤的营养供应情况,但将土壤深度、地势和供水等其他因素纳入其中,将改进监测工作,并使可可作物的管理更加有效,符合环境可持续性原则。
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