Por: Víctor A. Sevilla L y Jesús Viloria R.

(https://samoy314.wordpress.com/)

Maracay Julio 2016.

Colección de cuerpos naturales ubicada en la parte mas superficial de la corteza terrestre, cuyos atributos varían tanto horizontal como verticalmente.

Los suelos son el asiento de la producción agrícola.

La condición de uniformidad y homogeneidad no existen en la naturaleza de los suelos.

Variabilidad: tendencia a cambiar o a variar.

Variar: diversificar, introducir variedad.

Variedad: Cualidad de ser varios, diversidad, diferencias entre cosas que tienen características comunes.

VARIABILIDAD DE SUELOS. Wilding et al (1994), definió la variabilidad espacial del suelo como el cambio en una propiedad del suelo en función del tiempo y del espacio.

Diversidad: estado de ser multiuniforme, abundancia de cosas distintas.

Sistemática vs. Aleatoria: La primera se puede mapear, la segunda solo se puede describir pero su ubicación no es predecible.

Espacial vs. Temporal.

Corto alcance vs. Largo alcance: a largo alcance no tiene un

expresión matemática sencilla, no existe un patrón repetitivo obvio.

Vertical vs horizontal. Observada vs. Verdadera: tiene que ver con la percepción que se

tenga de la variabilidad

Los ecologistas consideran a la diversidad como fuente de estabilidad, fortaleza y seguridad contra riesgos.

La variabilidad hace dificultoso la aplicación de teorías científicas.

El manejo del suelo es mas fácil, si las unidades de suelos delimitadas por los inventarios son internamente uniforme, ya que las practicas (labranza, fertilización, riego, etc.) pueden aplicarse uniformemente y tener los mismos resultados en toda el área.

La planificación del uso de los suelos, es mas efectivo en la medida que estos son mas uniformes.

Es común el uso inadecuado de las tierras, producto de un conocimiento insuficiente de las condiciones de los suelos.

Se requiere de información de suelos para garantizar el uso sustentable de la tierra

No siempre la variabilidad de suelos es importante. Esta es relevante solo cuando los pronósticos, la aplicación de modelos y conocimientos se vean afectados.

Es común que exista una alta variación en un atributo, pero si los valores no alcanzan niveles críticos limitantes, la variación presente es irrelevante.

Una vez conocida la variabilidad espacial del suelo es posible diversificar el uso de las tierras.

La variabilidad de los suelos, en sus propiedades y características actuales es el resultado de la acción de ciertos procesos como la ganancia, perdida, transformación y transporte, que pueden suceder en diferentes combinaciones de factores formadores como el Clima actuando sobre un Material parental (geología), que esta cubierto de una Vegetación, en un Relieve que puede ser estable o no, por un periodo de tiempo determinado. La importancia de cada proceso no es la misma para todos los suelos y depende de los factores. Esta importancia de cada proceso se refleja en las características de los suelos. Entonces el balance de importancia entre los procesos individuales en una combinación dada, es la clave de la naturaleza actual del suelo. La variabilidad de los suelos tiene su origen entonces en la variación de cada uno de los factores y procesos formadores y en las múltiples combinaciones que se puedan generar entre ellos. Las fuentes que causan los cambios en las propiedades edáficas se pueden solapar e interactuar simultáneamente a diferentes escalas.

1. Variaciones regionales de los factores como el Clima, Vegetación, Relieve y Geología, pueden generar cambios en los suelos que se expresan a distancias muy largas (cientos de kilómetros).

2. Variaciones en distancias intermedias de los Factores Geología, el Relieve y la Vegetación pueden también promover cambios que se expresen en decenas de kilómetros o menos.

3. Variaciones a distancias más cortas de los factores como Relieve y el Material Parental pueden promover cambios que se expresen a decenas de metros o pocos kilómetros.

aF

Fa

F

FAL

F

FAL

A

Clases de textura superficial

4. Variaciones de la Microfauna y Microflora actuando dentro del perfil del suelo promueven cambios en el mismo.

REALIZAMOS UN ESTUDIO AGROLOGICO. Del suelo vemos solo la superficie, generalmente cubierta de vegetación, es decir una imagen de la variabilidad (Observada)

Pero para conocer las características internas del suelo debemos a travesar la superficie y penetrar en el

Por razones practicas, económicas y de tiempo, las características internas del suelo pueden ser estudiadas solo en un numero limitado de sitios de muestras

Es una medida de dispersión para variables cuantitativas. Se define como la raíz cuadrada de la varianza de la variable.

S S = 2

Es una medida de dispersión definida como la esperanza del cuadrado de la desviación de dicha variable respecto a su media.

2

1

2 1

=

=n

i

i xxn

S

Coeficiente de variación (CV): es un estadístico muy empleado para estudiar la heterogeneidad del suelo. Los valores del CV fluctúan altamente dependiente del atributo. En variables estáticas los valores menores a 10 % son bajos.

En variables dinámicas los valores menores a 20 inclusive 35 % son

considerados bajos.

0

50

100

150

200

250

Are

na

Lim

o

Arc

illa

Fosf

oro

Po

tasi

o

Cal

cio

Mg

MO pH CE

0

50

100

150

200

250

300

Are

na

Lim

o

Arc

illa

Fosf

oro

Po

tasi

o

Cal

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Mg

MO pH CE

0.0000

0.1000

0.2000

0.3000

0.4000

0.5000

0.6000

0.7000

0.8000

0.9000

Are

na

Lim

o

Arc

illa

Fosf

oro

Po

tasi

o

Cal

cio

Mg

MO pH CE

Cv(

%)

DM

Var

ian

za

Se refiere al estudio de fenómenos naturales a partir de estadísticos que permiten analizar variables regionalizadas, es decir geográficamente distribuidas.

Permite evaluar la tasa de cambio (variabilidad espacial) de propiedades, mediante el estudio de la semivarianza, la cual es una medida de la similitud que existe entre observaciones situadas a una determinada distancia.

Mientras mas cercanas estén las muestras la similitud será mayor.

Mientras mas similares son las observaciones, menor es la semivarianza.

La semivarianza no es mas que la varianza de las diferencias de valores de un propiedad entre pares de puntos separados por una determinada distancia.

a

Co

Co + C

Distancia

Sem

ivar

ian

za

a: alcance

Co + C: umbral o sill

Co: efecto nugget

May

or

vari

abili

dad

Se puede observar la variabilidad de la arena dentro de las delineaciones discretas.

Expresan la variabilidad de un fenómeno (suelos) y que pueden separar un universo en unidades más pequeñas y medianamente uniformes.

a) Primitivos:

Consideran al suelo como totalmente homogéneo, con muy poco variación. Poco creíble. Extremadamente sencillos.

Mapa de suelos

b) Discontinuos:

El suelo es considerado como unidades discretas, internamente homogéneas, con discontinuidades abruptas en los límites.

Es el modelo mayormente empleado actualmente. La separación de sus delineaciones o polígonos se basan en aspectos

que se expresan bien en la superficie terrestre como relieve, vegetación, humedad de los suelos, etc.

c) Continuos:

Existe una variación continua.

Empleado para mapear variables climáticas (precipitación, temperatura, etc.), como propiedades de los suelos como: arena, limo, arcilla, pH, MO,.

Se pueden emplear modelos de interpolación como: Inverso de la distancia, spline, kriging, y otros.

Mixtos:

Es la unión de mapas discretos con formas continuas. Discontinuidades en los límites, pero con una variación interna continúa.

CARTOGRAFIA DE SUELOS.

Para completar y mejorar la información actual de ellos, en búsqueda de resolver problemas como los relacionados al clima, producción de alimentación y agua, a la captura de CO2, etc.

Satisfacer la demanda de información que tienen otras disciplinas científicas, como las que diseñan modelos de simulación hidrológicos, de erosión, rendimientos de cultivos, etc.

Actualmente lo más común es encontrar mapas de suelos antiguos, muy generales y con cierto vacío de información.

La mayoría de ellos están en formato de papel, aislados en diferentes instituciones con riesgo de perderse con el tiempo. Pocos de ellos están digitalizados, lo que hace dificultoso su integración con otras variables (Vegetación, relieve, clima, geología, etc.) mediante los Sistemas de Información Geográfica (SIG).

Lo más frecuentes es encontrar mapas de suelos tipo polígonos (unidades discretas, mostrando clases de suelos (Cualitativos).

Mapa de clases de suelos de Venezuela (Polígonos – discretos).

Se define como la ciencia o “arte” de representar fenómenos naturales y sociales, su distribución y cambios, por medio de mapas o modelos cartográficos. Es una manera de representar en dos dimensiones a nuestro planeta tridimensional.

Forma tradicional, donde los geógrafos dibujaban sobre papel con lápiz. Esta, aunque adecuada en sus tiempos para determinados usos, presenta ciertos inconvenientes. (es muy rígida, y con poca posibilidad de integrar con otra información)

CARTOGRAFÍA.

Modelos gráficos obtenidos empleando procedimientos asistidos por computadoras, pare ello se apoya en la tecnología de escáner, mesa digitalizadora, fotografía digital, vectorizacion, SIG, teledetección, inteligencia artificial (Redes neuronales, lógica borrosa), geo estadística, matemáticos, etc. Ella busca hacer operativa las ecuaciones que relacionan el suelo con su paisaje, mediante nuevas técnicas digitales. También permite predecir como son los suelos en lugares no visitados a partir del uso de datos de suelos si observados, apoyándose en covariables ambientales y funciones matemáticas o estadística.

CARTOGRAFÍA.

Comúnmente se basan en métodos empíricos basados en criterio de expertos.

Emplea el modelo suelo-paisaje considerado originariamente por las ecuaciones de factores formadores de suelos propuestas por Dokuchaev en 1886 y Jenny en 1941.

S = f(Mp, Cl, Vg, Re, Ti)

Propone que las características de los suelos son función de variables del paisaje (clima, material parental, vegetación, relieve y tiempo), y permite comprender como las características del suelo se distribuyen espacialmente.

La interacción entre los factores también controla la intensidad de los procesos que inciden sobre el modelado del paisaje (Ganancia, pérdida, transformación y transporte). Como consecuencia, cambios del paisaje frecuentemente esta asociados a cambios en las características del suelo.

Si se entiende la relación suelo - paisaje, se puede predecir la variación de las características de los suelos a partir de los cambios de los rasgos externos.

La comprensión de la relación suelo - paisaje en un área particular permite determinar qué clase de suelo predomina en cada clase de paisaje.

El paisaje puede separarse en diferentes delineaciones, clasificarse, y ser representado en un mapa y la leyenda del mapa de paisaje se transforma en una leyenda de clases taxonómicas de suelos.

1. Montañas con Vegetación natural degradadas.

2. Relieve plano, vegas, cultivo bajo riego, material parental aluvial.

3. Relieve ondulado, cultivo de secano.

4. Área urbana.

4

2

1

3

Leyenda:

El mapa de suelos divide el área total en unidades discretas (Delineaciones de suelos), separadas por límites nítidos. Esto hace práctico y más conveniente su uso y manejo, pero no refleja toda la realidad.

Existe la creencia de que toda la variación del suelo ocurre en los límites entre las delineaciones del mapa, y por el contrario el suelo dentro de cada delineación es uniforme. La realidad es que la variación del suelo es continua, aun dentro de cada delineación del mapa. En consecuencia las unidades cartográficas comúnmente tienen inclusiones de otras clases distintas a aquella que le da el nombre.

Las delineaciones unidas o separadas en el espacio que contienen clases de suelos similares son combinadas en una misma Unidad cartográfica y son identificadas con símbolos y colores iguales en el mapa de suelos.

La Unidad cartográfica es una colección de áreas definidas y designadas en términos de las clases de suelos que las componen.

Tanto la clasificación de suelos como la de paisaje están conformadas por varios niveles categóricos organizados en un sistema jerárquico. Lo que facilita la producción de mapas de suelos diferentes escalas cartográficas.

Los suelos difieren en la forma y el tamaño de sus áreas, en el grado de contraste con los suelos adyacentes y en sus relaciones geográficas. Para mostrar estas relaciones se utilizan cuatro tipo de Unidades Cartográficas: Consociaciones, asociaciones, complejos y grupos indiferenciados.

CARTOGRAFÍA DE SUELOS

Relación entre distancias entre la realidad del terreno y el modelo del mapa.

1/E = Distancia en el mapa / Distancia en el terreno.

De qué depende la escogencia de la escala de trabajo para un mapa de suelos: Del objetivo del mapa. Del ámbito de planificación del uso de la tierra. De la intensidad del uso de la tierra a estudiar. Del patrón de variación espacial de los suelos.

Mapas de escala grande muestran un área pequeña con muchos detalles (1:25000). Mapas de escala pequeña muestran un área grande con pocos detalles (1:250.000)

Geología y Paisaje.

Zonas de vida

Vegetación y Uso Actual

Erosión actual

Unidades Homogéneas preliminares

Modelo Digital de Elevación

Modelo Digital de Clase de pendiente

Muestreo de las unidades.

Mapa final de suelo.

Sup

erp

osició

n

Inte

rsecció

n

Variables ambientales que tratan de reflejar los

Factores Formadores de suelos.

Map

a d

e s

ue

los

Complejos de Typic Haplustalfs

- Inceptic Haplustalfs – Lithic

Ustorthents.

Asociación de Typic Haplustalfs

– Typic Haplustepts.

Complejos de Fluventic

Haplustepts – Aquic Haplustepts

y Vertic Epiaquepts.

Consociacion de Humic

Hapludults.

Asociación deTypic

Haplustalfs – Ultic

Haplustalfs.

Consociacion de Typic

Haplustalfs.

Se puede definir como la creación y completacion de los sistemas de información espaciales de suelos, con el uso de observaciones de campo y datos de laboratorio, junto a los modelos numéricos para la correlación del suelo con el paisaje, para la inferencia de la variabilidad espacial y temporal de tipos y propiedades de suelos. Lagacherie y McBratney, 2007.

Debido a la emergencia de las Computadoras personales en el siglo XX.

A los lanzamientos de satélites con sensores remotos (teledetección)

A la creación del sistema de posicionamiento global (GPS).

Al desarrollo continuo de aplicaciones del tipo de Sistemas de Información geográfica (SIG) y procesamientos de imágenes.

Modelos digital de elevación.

Imágenes de satélites.

Imágenes de Radar. Fotografías aéreas

RESULTADOS

Es común que las montañas de nuestro país carezcan de estudios de suelos adecuados, precisos y actualizados. Debidos a que se requiere de una buena cantidad de observaciones de campo bien distribuidas. Esto tiende a ser dificultoso, costoso y demandante de esfuerzo humano y tiempo. Para tratar de solventarlo se han venido apoyando en técnicas digitales de Cartografía de suelos, como la inteligencia artificial, en donde destacan las Redes Neuronales Artificiales (RNA), la Lógica Borrosa o Difusa (LB). También la estadística y geo estadística con modelos de como el Regresión-kriging.

Es “El estudio de las facultades mentales mediante el uso de modelos computacionales” (Charniak y McDermott, 1985).

Es la rama de la informática que desarrolla procesos que imitan a la inteligencia de los seres vivos.

La principal aplicación es la creación de máquinas para la automatización de tareas que requieran un comportamiento inteligente.

Modelo conexionista de sistemas informáticos reticular (de inspiración neuronal) basados en ecuaciones no lineales que aprende de la experiencia mediante la auto-modificación de sus conexiones (pesos). Ellos han venido progresando desde mediados de los años ochenta empleándose como herramientas de predicción y clasificación (Hectht-Nielsen, 1987; Hilera y Martínez, 1995).

Se introducen variables de entradas y se obtiene una respuesta o salida. Las RNA se ajustan con la finalidad de obtener resultados parecidos a los introducidos en el proceso previo de aprendizaje.

Método de la caja negra. Predicción pero sin explicación.

Desarrollada por Zadeh en 1965 y es útil para clasificar datos cuyos atributos tienen zonas de transición gradual.

Para cada conjunto borroso se define una función de pertenecía μA (t), que indica el grado en que la variable t está incluida en el concepto representado por la etiqueta A.

Es una Clasificación no supervisada, la cual combina las Redes neuronales y la Lógica borrosa y permite obtener las clases fisiográficas.

Redes neuronales Lógica borrosa

Estructura de Mapas auto organizados (Som) (Kohonen, 1982)

Fuzzy K means (Bezdeck, 1981)

Fuzzy K means (Minasmy y McBratney, 2002).

FKCN, (Viloria, 2007)

Método Neuro-Borroso (MNB)

ID 1 2 3 4 5 6 7 SUMA

1 3119 941 51 680 1023 358 3 6175

2 717 2042 5 1767 910 541 2 5984

3 51 58 14679 2528 0 0 0 17316

4 2134 5353 1319 10531 164 0 2 19503

5 1076 1664 8 919 1977 780 3 6427

6 53 45 1 32 576 867 1 1575

7 7 4 0 0 6 1 914 932

7157 10107 16063 16457 4656 2547 925 57912

Clases

Precisión de

productor

1 0.435797

2 0.202038

3 0.913839

4 0.639910

5 0.424613

6 0.340400

7 0.988108

Parámetros Valor

Índice de concordancia (IC) 0.589325

Coeficiente Kappa (CK) 0.473344

Matriz de errores entre clases

Índices

Exactitud

Moderada a alta concordancia

Convencional Neuroborroso

Es una combinación de técnicas geo-estadísticas, cuya función es predecir propiedades de los suelos en lugares no conocidos, a partir de variables ambientales e información de suelos de sitios muestreados.

Combina el modelo paramétrico de regresión lineal múltiple y la técnica de interpolación kriging (Odeth et al, 1994).

Se enmarca en el modelo suelo-paisaje, el cual ha sido descrito por diferentes autores como Jenny, (1941); Burrough y McDonnell, (1998) y McBratney et al (2003), y trata de hacer operativa la ecuación de factores formadores de suelos y así poder determinar las propiedades de los suelos en lugares no visitados.

S c.o.r.p.a.n Sc,p = + e

Clases o propiedades

datos de suelos (Perfiles, laboratorios,

etc) Datos auxiliares

(covariables), MDE, Imágenes, Litología,

etc.

Residuos

Propiedad ERS (Valid) R2 (Cali) Error max (Valid) Frecuencia de errores (Valid)

EMC Krig-Resisuo Aporte de MRK

Arena 5.26% 0.74 24% 62% < 7% 4.65% No

La arena disminuye con la altura y se incrementa cuando la cobertura vegetal es menor, especialmente en suelos que han sido erosionados. En zonas deprimidas con altas captación de humedad es más alto el porcentaje de arena.

Permite manejar, integrar e interpretar abundante información de variables ambientales.

Permite aplicar modelos matemáticos para estratificar el área en clases fisiográficas que apoyen la fotointerpretación, además de predecir propiedades de los suelos en sitios de difícil acceso.

Se basan en aspectos matemáticos, cuya trayectoria es largamente comprobada.

Sencillos de aplicar

Información básica de fácil acceso .

Mejora la precisión cartográfica y la estética de los mapas. Permite la automatización de modelos.

Funciona de manera regular en grandes superficies, en terrenos de gran

diversidad de paisajes, climas, materiales parentales y vegetación.

Es conveniente una previa estratificación de las áreas a cartografiar en

zonas más homogéneas de regular variabilidad y allí si aplicar esta

tecnología.

No todos funcionan bien cuando las variables no muestran relación lineal.

Altos requerimientos en aplicaciones y computadoras.

Redes neuronales: o Hectht – Nielsen (1987) o Kohonen (1997) o Valera y Viloria (2009) o Zhu (200)

Lógica borrosa:

o Zadeh (1965) o Zhu 2001

Regresión kriging:

o McBratney (2000 y 2003) o Odeth (1994)

Índice Kappa:

o Cohen (1960) o Landis y Koch (1977) o Jennes (2007)

Modelo neuro-borroso: Lin y lee (1996) Viloria (2007) Viloria (2011)

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