Se realizó un muestreo en una red regular de 31 puntos ubicados con GPS y con base en análisis geoestadísticos, se estudió la variabilidad espacial de algunas propiedades del suelo y de la topografía con el fin de establecer su incidencia en el rendimiento de un cultivo de mango. Las propiedades edáficas y el rendimiento presentaron un patrón de distribución espacial que varía de manera considerable dentro del lote. El rango de los modelos de semivarianza ajustados varió entre 10 y 192 metros. Con excepción del pH y del Ca las relaciones efecto pepita/meseta fueron menores del 30%, es decir, que en general hay precisión en las predicciones debido a que los procesos espaciales considerados son explicados en su mayoría por la variación estructural. K, Ca, CIC, pendiente del terreno, relación Ca+Mg/K y altitud fueron las variables que mayor influencia tuvieron en el rendimiento. El método aplicado es útil para definir zonas de manejo dentro de los lotes y algunos criterios como la altitud y la pendiente son aplicables para zonificación de áreas mayores calculándolos a partir de un modelo digital de elevación.

En Colombia, la agricultura se puede desarrollar en terrenos inclinados que requieren prácticas zonales de conservación de suelos. Para ello, se analiza el área de interés por sus propiedades determinantes, usualmente con muestreo en puntos específicos. Se pueden utilizar técnicas de interpolación como la distancia inversa ponderada (IDW) y de predicción como kriging para la predicción y estimación de valores en lugares no muestreados. El objetivo de este estudio fue comparar las metodologías de IDW y kriging para el modelamiento de la distribución espacial de las características físicas del suelo en la zona agrícola de ladera de la hoya del río Suárez (HDRS).Se utilizaron datos de cinco propiedades físicas del suelo asociadas con la erodabilidad:porcentaje de arenas, diámetro medio ponderado, capacidad de retención de agua disponible, densidad aparente y densidad real, correspondientes a 932 puntos observados sobre la HDRS en una rejilla de 700 x 700 m. Se aplicó validación cruzada para cada variable y se comparó el error de las técnicas evaluadas. Además, se elaboraron mapas de zonificación de la variabilidad espacial, para comparar visualmente ambos procedimientos. La representación gráfica de las predicciones por la IDW y estimaciones por kriging fueron semejantes en todas las características de suelo evaluadas. Sin embargo, el análisis de validación cruzada determinó mejores resultados con kriging. Los mapas de varianzas (kriging) demostraron que la incertidumbre de la estimación era homogénea para la mayor parte de la HDRS. La técnica de kriging resultó ser más precisa que la IDW en la estimación de valores en puntos no muestreados.

Este es un artículo publicado en acceso abierto bajo una licencia Creative Commons RESUMEN El uso de técnicas estadísticas multivariadas como el análisis de componentes principales permite resumir un grupo numeroso de variables en unas pocas que recogen un alto porcentaje de la variabilidad total. En este trabajo, se utilizó dicha técnica combinada con las herramientas de geoestadística para analizar el comportamiento conjunto de las propiedades físicas del suelo en la Hoya del río Suárez en relación con el uso de la tierra en agricultura. Se consideraron cinco variables físicas, como son: el porcentaje de arenas, el diámetro medio ponderado de los agregados, la capacidad de retención de agua disponible, la densidad aparente y la densidad real. Esta información se obtuvo de la base de datos de la hoya citada, que incluyó 932 puntos de observación de una grilla de 70x70 m sobre el terreno. Con las variables citadas se aplicó el análisis de componentes principales, y con los componentes más relevantes se realizó el análisis de variabilidad espacial. Se observó que el primer componente principal explicó el 40,5% de la varianza total de las características físicas evaluadas, asociándolo a procesos de compactación del suelo en la región de estudio, mientras que el segundo componente explicó el 21,7% de la varianza total, ligándose a la posible susceptibilidad del suelo a la erosión. Con estos componentes y el análisis espacial se elaboraron mapas que permitieron caracterizar las zonas de la hoya en estudio por problemas de compactación y erodabilidad, lo cual permitirá a futuro proponer esquemas diferenciales de prácticas de conservación del suelo.

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Dear readers, We welcome you to the first issue of the year 2019, our 42nd volume of Revista Colombiana de Estadística-RCE (Colombian Journal of Statistics). We would like to start thanking authors, readers, committee members and referees for all the effort doing an excellent work. This has allowed our journal to continue publishing very interesting work.