Uso del análisis multivariado factorial mixto para caracterizar variables climáticas y edáficas en sistemas agropecuarios colombianos

Autores/as

  • Julián Andrés Castillo Vargas Universidad Nacional Abierta y a Distancia
  • Wilmer Alfonso Cuervo Vivas Universidad Nacional Abierta y a Distancia UNAD

DOI:

https://doi.org/10.22490/26653176.4584

Palabras clave:

actividad catalasa, actividad ureasa, análisis factorial mixto, pH, suelo, temperatura

Resumen

Contextualización: La productividad de los sistemas agropecuarios se define como la combinación de las variables climáticas y edáficas que los caracteriza. Por tanto, el entendimiento de la interrelación de tales variables debe ser estudiado bajo un abordaje multivariado.

 Vacío del conocimiento: Hasta ahora, no han sido desarrollados estudios que determinen la estructura multivariada de variables asociadas a climatología y edafología de los sistemas agropecuarios en Colombia.

Propósito: determinar la estructura multivariada de variables climáticas y edáficas en los sistemas agropecuarios colombianos usando la técnica de análisis multivariado factorial mixto (AMFM).

Metodología: Se construyó una base de datos con 167 registros de variables climáticas (altitud, temperatura y humedad relativa) y edáficas (textura del suelo, pH, actividad enzimática de la ureasa y actividad enzimática de la catalasa) de predios destinados a la producción agrícola o pecuaria primaria en 21 departamentos y 120 municipios de Colombia. La estructura de las variables anteriormente mencionadas fue analizada usando un AMFM utilizando el software Statistica, versión 7.0, siendo estas clasificadas en factores latentes. Una variable era asociada a un factor latente, cuando el valor absoluto de su correlación con el factor era mayor que 0.5.

 

Resultados y conclusiones: Usando el AMFM, se extrajeron cuatro factores latentes para las siete variables estudiadas, los cuales representaron un 75% de la varianza total. El primer factor se asoció positivamente con la altitud (0,950) y negativamente con la temperatura (-0,957), siendo denominado como “Climático”. El segundo factor se correlacionó negativamente con la humedad relativa (-0,790) y la actividad ureasa (-0,706). Adicionalmente, este tuvo una asociación negativa secundaria con el pH (-0,343), siendo denominado como “Ureasa-agua-pH”. El tercer factor fue denominado como “Fisicoquímica-suelo” y se correlacionó positiva y fuertemente con la textura del suelo (0,917). Variables como la humedad relativa (-0,281), pH (0,306) y actividad ureasa (0,211), también tuvieron una contribución secundaria a este factor. El cuarto factor se correlacionó positivamente con el pH (0,544) y la actividad catalasa (0,887), siendo denominado como “Catalasa-pH”. Del presente estudio se puede concluir que el AMFM reveló la estructura multivariada de variables climáticas y edáficas asociadas a los sistemas de producción agropecuaria colombiana.

Citas

AccuWeather Inc. (2021). Recuperado de https://www.accuweather.com/.

Agnusdei, M. G. (2013). Rol de la ecofisiología en el diseño de manejos especializados de pasturas. Archivos Latinoamericanos de Producción Animal, 21(1), 63-78.

Arreaza, L., García, S., Leal, J., Roncallo, B., y Mateus, H. (2012). Guía para la suplementación energético – proteico de bovinos en el trópico En: Alternativas Tecnológicas para la producción competitiva de leche y carne en el trópico bajo. Memorias Seminario CORPOICA, 29-40.

Cerón, L. E., y Melgarejo, L. M. (2005). Enzimas del suelo: indicadores de salud y calidad. Acta Biológica Colombiana, 10(1), 5-18.

CSP. (2021). Climate Services Partnership. Recuperado de www.climate-services.org/.

Escobar, M. A. (2018). Efecto de la madurez del pasto Kikuyo (Cenchrus clandestinus Hochst. ex Chiov.) sobre la producción de biomasa y la composición nutricional en diferentes altitudes de la provincia de Ubaté (tesis de maestría). Universidad Nacional de Colombia, Bogotá, Colombia.

Estupiñán-Gómez, L. H., Gomez, J. E., Barrantes, V. J., y Limas, L. F. (2009). Efecto de actividades agropecuarias en las características del suelo en el páramo El Granizo, (Cundinamarca - Colombia). Revista UDCA Actualidad & Divulgación Científica, 12(2), 79-89.

Gaete, H., Hidalgo, M. E., Neaman, A., y Ávila, G. (2010). Evaluación de la toxicidad de cobre en suelos a través de biomarcadores de estrés oxidativo en Eisenia foetida. Química Nova, 33(3), 566 – 570.

García, G., Brogioni, M., Venturini, V., Rodriguez, L., Fontanelli, G., Walker, E., Macelloni, G., y Graciani, S. (2016). Determinacion de la humedad de suelo mediante regresion lineal multiple con datos TerraSAR-X. Revista de Teledetección, 46, 73–81.

Gili, P., Marando, G., Irisarri, J., y Sagardoy, M. (2014). Actividad biolgica y enzimática en suelos afectados por sales del Alto Valle de Ro Negro y Neuquén. Revista Argentina de Microbiologia, 36, 187-192.

Hair, J. F., Black, W. C., y Babin, B. J. (2014). Anderson, R. E. Multivariate data analysis, Edinburg, UK: Pearson Education Limited.

Henríquez, C., Uribe, L., Valenciano, A., y Nogales, R. (2014). Actividad enzimática del suelo -Deshidrogenasa, β-Glucosidasa, Fosfatasa y Ureasa- bajo diferentes cultivos. Agronomía Costarricense, 38(1), 43-54.

IDEAM. (2021). Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales. Recuperado de www.ideam.gov.co/.

Johnson, R. A., y Wichern, D.W. (2014). Applied multivariate statistical analysis, Edinburg, UK: Pearson Education Limited.

Kaiser, H. F. (1958). The varimax criterion for analytic rotation in factor analysis. Psychometrika, 23, 187-200.

Lozano, A. L. C. (2017). Desempeño de la planta Lepidium meyenii Walp. “maca” en parcelas experimentales localizadas en diferentes altitudes: la influencia del suelo y la procedencia de las semillas (tesis de pregrado). Universidad Peruana Cayetano Heredia, San Martín de Porres, Perú.

Mogollón, J. P., Martínez, A., y Torres, D. (2016). Efecto de la aplicación de vermicompost en las propiedades biológicas en un suelo salino-sódico del semiárido venezolano. Bioagro, 28(1), 29-38.

Ontiveros, S., Manrique, S., y Franco, J. (2016). Flujos de metano en suelos forestales, dinámica y relación con factores edáficos y ambientales. XXXIX Reunión de Trabajo de la Asociación Argentina de Energías Renovables y Medio Ambiente (ASADES), La Plata, Argentina.

Pineda-Santos, L. D., y Suárez-Hernández, J. E. (2014). Elaboración de un SIG orientado a la zonificación agroecológica de los cultivos. Revista Ingeniería Agrícola, 4(3), 28-32.

Rodríguez-Jiménez, T. J., Ojeda-Barrios, D. L., Blanco-Macías, F., Valdez-Cepeda, R. D., y Parra-Quezada, R. (2016). Urease and nickel in plant physiology. Revista Chapingo Serie Horticultura, 22(2), 69-82.

Snedecor, G. W., y Cochran, W. G. (1989). Statistical methods, Iowa, US: Iowa State University Press.

USDA. (1999). Guía para la Evaluación de la Calidad y Salud del Suelo. Recuperado de https://www.nrcs.usda.gov/Internet/FSE_DOCUMENTS/stelprdb1044786.pdf

Vallejo-Quintero, V. E. (2013). Importancia y utilidad de la evaluación de la calidad de suelos mediante el componente microbiano: experiencias en sistemas silvopastoriles. Colombia Forestal, 16(1), 83-99.

Villaseñor, D., Chabla, J., y Luna, E. (2015). Caracterización física y clasificación taxonómica de algunos suelos dedicados a la actividad agricola de la provinica del El Oro. Cumbres, 1(2), 28–34. DOI: 10.14483/udistrital.jour.colomb.for.2013.1.a06

Wilson-García, C. J., Hernández-Garay, A., Ortega-Cerrilla, M. E., López-Castañeda, C., Bárcena-Gama, R., Zaragoza-Ramírez, J. L., y Aranda-Osorio, G. (2017). Análisis del crecimiento de tres líneas de cebada para producción de forraje, en el valle de México. Revista de la Facultad de Ciencias Agrarias de la Universidad Nacional de Cuyo, 49(2), 79-92.

Descargas

Publicado

2021-06-24

Cómo citar

Castillo Vargas, J. A., & Cuervo Vivas, W. A. . (2021). Uso del análisis multivariado factorial mixto para caracterizar variables climáticas y edáficas en sistemas agropecuarios colombianos . Agricolae & Habitat, 4(2). https://doi.org/10.22490/26653176.4584

Número

Sección

Agrícola