Producción de café (Coffea Arabica L.) en respuesta al manejo específico por sitio de la fertilidad del suelo
DOI:
https://doi.org/10.22490/21456453.1555Palabras clave:
Coffea arabica L., fertilización, variabilidad espacial, geoestadísticaResumen
El estudio de la variabilidad espacial es el principal insumo para el manejo específico por sitio MES, con el fin de optimizar los recursos, al reducir los costos de producción de los cultivos y el impacto negativo sobre el ambiente. Con el objetivo de determinar el efecto del MES en la producción del café, durante los años 2011 y 2012 se realizó un experimento del manejo de la fertilidad del suelo en café (Coffea arabica L.), Variedad Castillo® en lotes con áreas diferentes (1,0, 2,0 y 3,5 ha), ubicados en tres fincas del departamento del Quindío, Colombia. Se evaluó el efecto de tres tratamientos en la producción de café cereza: i) testigo sin fertilización; ii) manejo de acuerdo a los resultados de los análisis de suelo, logrados mediante un muestreo convencional en zigzag y, iii) manejo por sitio específico conforme lo indicaron las áreas homogéneas, obtenidas mediante mapas de variabilidad espacial. En ninguno de los lotes hubo efecto de los tratamientos, respuesta que se relacionó con uno o más de los siguientes factores: tiempo relativamente corto de evaluación, fertilidad del suelo, reservas de los nutrientes en las plantas, y el número reducido de repeticiones (tres por tratamiento).Citas
Aggelopooulou, K., Castrignanò, A., Gemtos, T. & Benedetto, D.D. (2013). Delineation of management zones in an apple orchard in Greece using a multivariate approach. Computers and Electronics in Agriculture, 90, 119-130.
Barba, J., Curiel Yuste, J., Martinez-Vilalta, J. & Lloret, F. (2013). Drought-induced tree species replacement is reflected in the spatial variability of soil respiration in a mixed Mediterranean forest. Forest Ecology and Management, 306, 79-87.
Barik, K., Aksakal, E.L., Islam, K.R., Sari, S. & Angin, I. (2014). Spatial variability in soil compaction properties associated with field traffic operations. Catena, 120, 122-133.
Blackmore, S. (2000). The interpretation of trends from multiple yield maps. Computers and electronics in agriculture, 26(1), 37-51.
Blackmore, S., Godwin, R.J. & Fountas, S. (2003). The analysis of spatial and temporal trends in yield map data over six years. Biosystems engineering, 84(4), 455-466.
Burgess, T.M. & Webster, R. (1980). Optimal interpolation and isarithmic mapping of soil properties: I. The semivariogram and punctual Kriging. J. Soil Sci., 31:315–331.
Calderón, C.A.V., Martínez, L.J.M. & Henao, R.G. (2008). Variabilidad espacial del suelo y su relación con el rendimiento de mango (Mangifera indica L.). Revista Brasileira de Fruticultura, 1146-1151.
Campbell, J.B. (1979). Spatial Variability of soils. Annals of the Association of American Geographers, 69: 544–556.
Carrillo P., I.F. (1985). Manual de laboratorio de suelos. Chinchiná, Cenicafé, 111 p
Cid-Garcia, N.M., Albornoz, V., Rios-Solis, Y.A. & Ortega, R. (2013). Rectangular shape management zone delineation using integer linear programming. Computers and Electronics in Agriculture, 93, 1-9.
Cora, A. & Bachmeier, O. (2006). Número mínimo de muestras necesario para un muestreo edáfico en el Chaco Árido de Córdoba (Argentina). Multequina, 15, 97-102.
Davatgar, N., Neishabouri, M. R. & Sepaskhah, A.R. (2012). Delineation of site specific nutrient management zones for a paddy cultivated area based on soil fertility using fuzzy clustering. Geoderma, 173, 111-118.
de Paul Obade, V. & Lal, R. (2014). Using meta-analyses to assess pedo-variability under different land uses and soil management in central Ohio, USA. Geoderma, 232, 56-68.
Espinosa, J., Mite, F., Cedeño, S., Barriga, S. & Andino, J. (2005). Manejo por Sitio Específico del Cacao Basado en Sistemas de Información Geográfica. INIAP, Pichilingue, Ecuador.
Ferguson, R.B., Hergert, G.W., Schepers, J.S., Gotway, C.A., Cahoon, J.E. & Peterson, T.A. (2002). Site-specific nitrogen management of irrigated maize. Soil Science Society of America Journal, 66(2), 544-553.
Ferguson, R.B., Lark, R.M. & Slater, G.P. (2003). Approaches to management zone definition for use of nitrification inhibitors. Soil Science Society of America Journal, 67(3), 937-947.
Goovaerts, P. (1998). Geostatistical tools for characterizing the spatial variability of microbiological and physico-chemical soil properties. Biology and Fertility of soils, 27(4), 315-334.
Gong, G., Mattevada, S. & O’Bryant, S.E. (2014).
Comparison of the accuracy of Kriging and IDW interpolations in estimating groundwater arsenic concentrations in Texas. Environmental research, 130, 59-69.
Hattab, N., Hambli, R., Motelica-Heino, M. & Mench, M. (2013). Neural network and Monte Carlo simulation approach to investigate variability of copper concentration in phytoremediated contaminated soils. Journal of environmental management, 129, 134-142.
Hu, K., Wang, S., Li, H., Huang, F. & Li, B. (2014). Spatial scaling effects on variability of soil organic matter and total nitrogen in suburban Beijing. Geoderma, 226, 54-63.
Kweon, G. (2012). Delineation of site-specific productivity zones using soil properties and topographic attributes with a fuzzy logic system. Biosystems Engineering, 112(4), 261-277.
Krasilnikov, P., Carre, F. & Montanarella, L. (2008). Soil Geography and Geostatistics. Concepts and Applications. JRC Scientific and Technical Reports, Chapter 1. Office for Official Publications of the European Communities, Luxembourg, pp 204.
Lal, R. (2004). Soil carbon sequestration impacts on global climate change and food security. Science, 304(5677), 1623-1627.
Liu, Z., Zhou, W., Shen, J., He, P., Lei, Q. & Liang, G. (2014). A simple assessment on spatial variability of rice yield and selected soil chemical properties of paddy fields in South China. Geoderma, 235, 39-47.
Liu, S., An, N., Yang, J., Dong, S., Wang, C. & Yin, Y. (2015). Prediction of soil organic matter variability associated with different land use types in mountainous landscape in southwestern Yunnan province, China. Catena, 133, 137-144.
Lozano, Z., Bravo, C., Ovalles, F., Hernández, R. M., Moreno, B., Piñango, L. & Villanueva, J.G. (2004). Selección de un diseño de muestreo en parcelas experimentales a partir del estudio de la variabilidad espacial de los suelos. Bioagro, 16(1), 61-72.
Mestre, A. (1977). Determinación de la rata óptima de fertilización en plantaciones de café sin sombrío. Cenicafé, 28(2):51-60.
Mitasova H. (2008). Interpolation. In: Kemp K, editor. Encyclopedia of geographic information science. Thousand Oaks: SAGE Publication pag 237 – 241.
Molina, A. J., Latron, J., Rubio, C. M., Gallart, F. & Llorens, P. (2014). Spatio-temporal variability of soil water content on the local scale in a Mediterranean mountain area (Vallcebre, North Eastern Spain). How different spatio-temporal scales reflect mean soil water content. Journal of Hydrology.
Moral, F.J., Terrón, J.M. & Silva, J.R. (2010). Delineation of management zones using mobile measurements of soil apparent electrical conductivity and multivariate geostatistical techniques. Soil and Tillage Research, 106(2), 335-343.
Mouazen, A.M., Alhwaimel, S.A., Kuang, B. & Waine, T. (2014). Multiple on-line soil sensors and data fusion approach for delineation of water holding capacity zones for site specific irrigation. Soil and Tillage Research, 143, 95-105.
Ortega, R.A. & Santibáñez, O.A. (2007). Determination of management zones in corn (Zea mays L.) based on soil fertility. Computers and Electronics in Agriculture, 58(1), 49-59.
Pedroso, M., Taylor, J., Tisseyre, B., Charnomordic, B. & Guillaume, S. (2010). A segmentation algorithm for the delineation of agricultural management zones. Computers and Electronics in Agriculture, 70(1), 199-208.
Peralta, N.R. & Costa, J.L. (2013). Delineation of management zones with soil apparent electrical conductivity to improve nutrient management. Computers and Electronics in Agriculture, 99, 218-226.
Rodríguez, J., González, A.M., Leiva, F.R. & Guerrero, L. (2008). Fertilización por sitio específico en un cultivo de maíz (Zea mays L.) en la Sabana de Bogotá. Agronomía Colombiana, 26(2), 308-321.
Roger, A., Libohova, Z., Rossier, N., Joost, S., Maltas, A., Frossard, E. & Sinaj, S. (2014). Spatial variability of soil phosphorus in the Fribourg canton, Switzerland. Geoderma, 217, 26-36.
Sadeghian, S., García, J. C. & Montoya, E. C. (2006). Respuesta del cafeto a la fertilización con N, P, K y Mg en dos fincas del departamento del Quindío. Cenicafé, 56(4):58-69.
Sadeghian, S. (2008). Fertilidad del suelo y nutrición del café en Colombia. Boletín técnico N° 32 Cenicafé.
Sadeghian, S. (2009). Calibración de análisis de suelo para N, P, K y Mg en cafetales al sol y bajo semisombra. Cenicafé, 60 (1): 7-24.
Sadeghian, S. (2010). Evaluación de la fertilidad del suelo para una adecuada nutrición de los cultivos. Caso café. XII Congreso Ecuatoriano de la Ciencia del Suelo, Santo Domingo, Ecuador 17 – 19 noviembre.
Scudiero, E., Teatini, P., Corwin, D. L., Deiana, R., Berti, A. & Morari, F. (2013). Delineation of site-specific management units in a saline region at the Venice Lagoon margin, Italy, using soil reflectance and apparent electrical conductivity. Computers and Electronics in Agriculture, 99, 54-64.
Shi, S.Q., Cao, Q.W., Yao, Y.M., Tang, H.J., Yang, P., Wu, W.B. & Li, Z.G. (2014). Influence of Climate and Socio-Economic Factors on the Spatio-Temporal Variability of Soil Organic Matter: A Case Study of Central Heilongjiang Province, China. Journal of Integrative Agriculture, 13(7), 1486-1500.
Sigua, G.C., Hubbard, R.K. & Coleman, S.W. (2010). Quantifying phosphorus levels in soils, plants, surface water, and shallow groundwater associated with bahiagrass-based pastures.
Environmental Science and Pollution Research, 17(1), 210-219.
Silva, A.F. da., Lima, J.S.S. da., Souza, G.S. & Oliveira, R.B. (2010). Variabilidade espacial de atributos químicos do solo cultivado com café arábica (Coffea arabica L.) sob diferentes manejos. Coffee Science, 5(2), 173-182.
Tesfahunegn, G.B., Tamene, L. & Vlek, P.L. (2011). Catchment-scale spatial variability of soil properties and implications on site-specific soil management in northern Ethiopia. Soil and Tillage Research, 117, 124-139.
Uribe, A. & Mestre, A. (1976). Efecto del nitrógeno, el fósforo y el potasio sobre la producción de café. Cenicafé, 27(4):158-173.
Uribe, A. (1983). Efecto del fósforo en la producción de café. Cenicafé, 34(1):3-15.
Uribe, A. & Salazar, J.N. (1981). Efecto de los elementos menores en la producción de café. Cenicafé 32(4):122-142.
Villatoro, M., Henríquez, C. & Sancho, F. (2007). Comparación de los interpoladores IDW y Kriging en la variación espacial de pH, CA, CICE y P del suelo. Agronomía Costarricense, 32(1):95-105.
Wilding, L.P. & Drees, L.R. (1983). Spatial variability. In Pedogenesis and soil Taxonomy. I. Concepts and interactions, by L.P. Wilding, N.E. Smeck and G.F. Hall (Editors), 83 – 116.
Xin-Zhong, W., Guo-Shun, L., Hong-Chao, H., Zhen-Hai, W., Qing-Hua, L., Xu-Feng, L. & Yan-Tao, L. (2009). Determination of management zones for a tobacco field based on soil fertility. Computers and Electronics in Agriculture, 65(2), 168-175.
Zhu, Q., Lin, H.S. & Doolittle, J.A. (2013). Functional soil mapping for site-specific soil misture and crop yield management. Geoderma, 200, 45-54.
