Resumen:
Contextualización del tema: Las propiedades hidrofísicas del suelo desempeñan un papel relevante en la producción agrícola y en los servicios ecosistémicos. Estas se relacionan tanto con el material parental como con las condiciones bioclimáticas y el uso del suelo.
Vacío de conocimiento: Los resultados de la presente investigación contribuyen a dilucidar las propiedades hidrofísicas de los suelos, a partir del conocimiento de los materiales geológicos de las regiones de Colombia.
Objetivos: Dada la importancia del tema, se llevó a cabo una investigación cuyo objetivo fue conocer la relación entre las propiedades hidrofísicas del suelo y su material parental.
Metodología: se seleccionaron 72 fincas cafeteras en Colombia, con suelos pertenecientes a cinco materiales parentales [ceniza volcánica, rocas ígneas intrusivas y extrusivas, esquistos y sedimentarias] y 22 unidades cartográficas. En las fincas se tomaron muestras de suelo, de entre 10 a 30 cm de profundidad, del perfil y se determinaron: distribución de tamaño de partículas, densidad aparente y real [Da y Dr] y contenido de materia orgánica [MO]. Además, se evaluaron las siguientes propiedades hidrofísicas: i) retenciones gravimétricas de humedad a capacidad de campo [CC] y punto de marchitez permanente [PMP], ii) porosidad total [Pt], iii) capacidad de almacenamiento de agua [CAA] y iv) conductividad hidráulica saturada [ks].
Resultados y conclusiones: Los suelos provenientes de ceniza volcánica presentaron la menor Dr [2.16 g/cm3], Da [0.85 g/cm3] y arcilla [20.76 %], y mayor MO [11.72 %]; mientras que los derivados de ígneas intrusivas exhibieron mayor Dr [2.55 g/cm3], Da [1.34 g/cm3] y arena [56.96 %], y menor MO [6.17 %], limo [15.52 %], CC [47.39 %], PMP [27.14 %] y Ks [0.16 cm.h-1]. La MO tuvo influencia sobre la Dr y Da, con valores de coeficiente de correlación [r] de -0.71 y -0.87 respectivamente, además de las correlaciones positivas con Pt, CC y PMP [r de 0.84, 0.86 y 0.67, respectivamente]. Se encontraron diferencias significativas entre la mayoría de las propiedades hidrofísicas, los materiales parentales y las funciones discriminantes canónicas al analizar todos los materiales parentales, que se consiguió reconocer en el 65 % de los casos. Cuando se excluyeron del análisis los suelos provenientes de esquistos y rocas sedimentarias, se logró un 91 % de acierto en la identificación de los materiales parentales. En todos los casos, las variables con mayor importancia fueron MO, Da, CC, PMP, arenas y arcillas.
Palabras clave: arcilla,capacidad de campo,densidad aparente,densidad real,depósitos sedimentarios,materia orgánica del suelo,punto de marchitamiento permanente,rocas ígneas,rocas metamórficas.
Abstract:
Contextualization: Soil hydrophysical properties influence agricultural production and ecosystemical services. These properties are related to both, parental material and bioclimatic conditions and soil use.
Knowledge gap: The results of the present investigation contribute to elucidate the hydrophysical properties of the soils, based on the knowledge about the geological materials of the regions.
Purpose: Given the importance of the topic, an investigation was carried out which objective was to know the relationship between the hydrophysical properties of soil and its parental material.
Methodology: 72 coffee farms were selected in Colombia, with soils belonging to five parental materials [volcanic ash, intrusive and extrusive igneous rocks, schists and sedimentary] and 22 cartographic units. Soil samples, between 10 and 30 cm depth of the soil profile, were taken. Particle size distribution, bulk, and particle densities [BD and PD], and organic matter content [OM] were defined. Also, these hydrophysical properties were determined: i) gravimetric moisture retention at field capacity [FC] and wilting point [WP], ii) total porosity [TP], iii) water storage capacity [WSC], and iv) saturated hydraulic conductivity [Ks].
Results and conclusions: Soils from volcanic ash presented lower PD [2.16 g/cm3], BD [0.85 g/cm3] and clay [20.76%], and higher OM [11.72%]; while derivatives of intrusive igneous exhibited higher PD [2.55 g/cm3], BD [1.34 g/cm3] and sand [56.96 %], and lower OM [6.17 %], silt [15.52 %], FC [47.39 %], WP [27.14 %] and Ks [0.16 cm/h]. The OM influenced PD and BD, with correlation values [r] of -0.71 and -0.87 respectively, in addition to the positive correlations with TP, FC, and WP [r of 0.84, 0.86 and 0.67, respectively]. For most hydrophysical properties, significant differences were found between the parental materials and the canonical discriminating functions when all parental materials were analyzed, identifying them in 65% of cases. When soils from schists and sedimentary rocks were excluded from the analysis, 91% of the parental materials were recognized. In all the cases, the most important variables were OM, BD, FC, PMP, sand and clay.
Keywords: Clay, field capacity, bulk density, particle density, sedimentary deposits, soil organic matter, wilting point, igneous rocks, metamorphic rocks.
ÁREA AGRÍCOLA
PROPIEDADES HIDROFÍSICAS DE SUELOS DE LA ZONA CAFETERA COLOMBIANA Y SU RELACIÓN CON EL MATERIAL PARENTAL
HYDROPHYSICAL PROPERTIES OF SOILS OF THE COLOMBIAN COFFEE REGION AND THEIR RELATIONSHIP WITH PARENTAL MATERIAL
Luz Adriana Lince Salazar luz.lince@cafedecolombia.com
Siavosh Sadeghian Khalajabadi siavosh.sadeghian@cafedecolombia.com
Recepción: 21 Junio 2022
Aprobación: 13 Septiembre 2022
Publicación: 17 Diciembre 2022
Las propiedades hidrofísicas del suelo desempeñan un papel relevante en la producción agrícola (Lal & Shukla, 2004). Dicha relevancia se atribuye a que influye en diferentes dinámicas que se dan en el suelo, entre ellas: i) regulación del movimiento y retención de agua y solutos (Weninger et al., 2019); ii) afectación de la aireación y crecimiento de las raíces (Pandey et al., 2021); iii) vida de los organismos del suelo (Pandey et al., 2021). Además, las propiedades hidrofísicas tienen implicaciones directas en las funciones del suelo como la filtración de contaminantes, regulación del agua, el clima y los ciclos de carbono (Borrelli et al., 2020), las cuales son considerados como servicios valiosos para los ecosistemas y bienestar humano (Panagos et al., 2020).
En la producción agrícola y regulación hídrica, a nivel de cuenca, las propiedades hidrofísicas del suelo más relevantes son textura, porosidad [Pt], densidades aparente [Da] y real [Dr], conductividad hidráulica [Ks], infiltración, distribución de tamaño de poros y capacidad de almacenamiento de agua [CAA], las cuales, en la mayoría de los estudios, se acompañan de la información del contenido de materia orgánica [MO] (Lal & Shukla, 2004; Patiño et al., 2021). La textura es considerada como la propiedad inherente más influyente en las funciones del suelo, por estar correlacionada con la mayoría de las propiedades biológicas y físicas del este (Nunes et al., 2021) y afectar los contenidos de MO (Haddix et al., 2020; Li et al., 2020).
La dinámica de las propiedades hidrofísicas tiene una fuerte dependencia tanto del material parental (Jenny, 1941; Evans et al., 2021) como del manejo del suelo (Ajayi et al., 2021; De Lima et al., 2022), lo cual en ocasiones dificulta determinar si la dinámica se debe a las propiedades inherentes o al manejo del suelo (Amsili et al., 2021). Esto también ocurre para la MO, en cuyo caso se ha reportado dependencia del material parental (Barré et al., 2017; Zhang et al., 2019) y del manejo del suelo (Angst et al., 2021; Nunes et al., 2021).
Por otra parte, el material parental ha sido un parámetro para definir los grupos de fertilidad del suelo [en análisis multivariados] (Bezerra et al., 2017; Figueroa et al., 2018) y la diversidad bacteriana (Ma et al., 2021). En la nutrición vegetal, el material parental también tiene influencia, dado que los nutrientes que se encuentran en la solución del suelo están relacionados con la composición y el grado de meteorización de las rocas (Kim & Kim, 2015;Anda et al., 2015). De acuerdo con lo anterior, los suelos provenientes de materiales de composición ultramáfica y máfica presentan mayores contenidos de Ca2+, Mg2+ y K+, en comparación con los provenientes de materiales de composición intermedia (Lince et al., 2016), y los derivados de cenizas volcánicas tienen mayor fijación de fósforo que los otros materiales (Espinoza, 2004), lo que es atribuido a la mineralogía de arcillas (Ribeiro et al., 2009; Díaz y Sadeghian, 2018).
Adicional a lo anterior, el material parental se toma frecuentemente como un criterio para realizar estudios de clasificación por pedogénesis y geoformas (Yu & Hunt, 2018), debido a su afinidad con las propiedades fisicoquímicas y mineralógicas del suelo (Jenny, 1941; Yu & Hunt, 2018) y por su estabilidad a mediano y largo plazo (Kubiëna, 1958); además, porque las clases de suelo están destinadas a ser naturales y se reportan homogéneas con respecto a sus propiedades y funciones (Cline, 1949). De forma tal que una unidad de suelo, formada a partir de un material parental particular , puede presentar variaciones en el espacio que no son fácilmente separables, debido a varios factores, entre ellos: i) variaciones físicas y geoquímicas que se dan dentro de los tipos de rocas (Evans et al., 2021); ii) interacción del bioclima y la topografía (Lybrand & Rasmussen, 2018; Waroszewski et al., 2019); iii) ocurrencia de procesos de translocación y bioturbación (Phillips, 2007); iv) ruptura de los ciclos naturales de formación generados por la agricultura (Amundson, 2021), en ese caso, las variaciones se consideran genoformas. Sin embargo, cuando las variaciones en las genoformas son claramente diferenciables en el espacio y afectan sustancialmente las funciones del suelo son tratadas como fenoformas (Rossiter, 2021), de las cuales las más comunes son las relacionadas con MO (Stevenson et al., 2015), la humedad del suelo y Ks (Bouma & Droogers, 1999).
En Colombia, los suelos son diversos, especialmente en la zona central que geológicamente está conformada por diversas rocas: sedimentarias, polimetamórficas, plutónicas, batolitos y volcánicas de varias edades (Malagón, 2003). Con relación a esto, la Federación Nacional de Cafeteros de Colombia [FNC] cuenta con estudios de clasificación de unidades cartográficas de suelos, a nivel de suborden, desarrollados con la metodología para la identificación de genoformas. Dichos estudios cuentan con descripción del material parental (Gómez et al., 1991) y son nombrados en diversas publicaciones. Algunos de estos análisis, que incluyen hallazgos sobre las propiedades hidrofísicas de los suelos y que se han tenido en cuenta para realizar la unidad cartográfica de los suelos de Colombia, son los realizados por Suárez et al. (1986), Cardona y Sadeghian (2005), y Farfán e Hincapié (2011). Sin embargo, la mayoría de los estudios mencionados, realizados por la FNC, se han enfocado en los suelos aptos para el cultivo de café y por eso se han realizado a una profundidad máxima [del perfil del suelo] de 0.30 m, debido a que es la profundidad en la que la planta de café presenta el mayor número de raíces absorbentes y por ende desarrolla su mayor actividad biológica (Rendón y Giraldo-Herrera, 2019).
Siguiendo la línea mencionada, en la revisión de literatura sobre composición de suelos, de la zona cafetera de Colombia, se encontraron resultados de investigaciones en las que se relaciona la parte química del suelo con los materiales parentales y sus implicaciones en la fertilidad del suelo (Henao, 1995; Lince et al., 2016; Díaz y Sadeghian, 2018), pero no se hallaron resultados que identifiquen la relación de las propiedades hidrofísicas con los diferentes materiales parentales. No obstante, el estado del arte indica que los materiales parentales dejan herencia rastreable en las propiedades hidrofísicas de los suelos, y que conocer dicha relación aporta al diagnóstico de la fertilidad del suelo y sirve de insumo para generar estrategias de manejo locales que repercuten en la producción del cultivo. Teniendo en cuenta estas antecedentes, se realizó esta investigación cuyo objetivo principal fue determinar la relación entre las propiedades hidrofísicas y los materiales parentales del suelo en las unidades de suelos de cinco departamentos, altamente influyentes en la caficultura Colombiana y geológicamente complejos [Huila, Antioquía, Tolima, Quindío y Risaralda], a una profundidad máxima [del perfil del suelo] de 0.30 m.
Área de estudio y condiciones climáticas
Entre los años 2016 y 2020 se tomaron muestras de suelos en 72 fincas cafeteras localizadas en los departamentos de Huila, Antioquia, Tolima, Quindío y Risaralda en Colombia. El criterio para la selección de los departamentos fue la representatividad para el área cafetera y la diversidad de los materiales parentales. Estos departamentos representan el 51 % del área cultivada en café de Colombia, aproximadamente 490000 hectáreas, y se encuentran en la región Centro Occidental de Colombia, entre las latitudes 1° 48' 33.6" N y 5° 56’ 16.2" N y las longitudes 76° 19'’ 32.3" W y 75° 33'’ 54.3" W. En esta zona, el clima es tropical ecuatorial, de montaña, con una precipitación anual entre 1000 a 3000 mm año-1 y con distribución bimodal, en la que los períodos de mayor precipitación están entre los meses de marzo a junio y en los de septiembre a diciembre (Gómez et al., 1991).
Unidades cartográficas de suelos y materiales parentales
Los suelos de la región cafetera, de los departamentos seleccionados, en su mayoría están compuestos por cinco materiales parentales [depósitos de ceniza volcánica, rocas ígneas intrusivas y extrusivas, esquistos y sedimentarias] [Figura 1] y 22 unidades cartográficas establecidas por la FNC, a nivel de subgrupo [Tabla 1]. Según las descripciones geomorfológicas de la FNC, las regiones donde se tomaron las muestras son variables y se pueden agrupar en tres: i) zonas con colinas onduladas, de longitud menor a 100 m y pendientes homogéneas menores al 50 %, representadas por las unidades cartográficas de Chinchiná, Génova, Laboyos, Líbano, Malabar, Mendarco, Montenegro, Quindío, San Agustín y Timaná. ii) zonas con vertientes erosionales, con pendientes superiores al 50 % y longitudes que no superan los 100 m, conformadas por la unidad Suroeste. iii) zonas con vertientes erosionales y pendientes superiores a 50 %, con longitudes mayores a 300 m, conformadas por las unidades cartográficas de Buenavista, Campoalegre, Catarina, Doscientos, Guadalupe, Gualí, Mendarco, Parnaso, Tablazo, Salgar y San Simón. La cartografía edáfica y de materiales parentales utilizada se revisó desde los archivos GIS [ArcGIS], propiedad de la FNC. La escala de levantamiento de la cartografía que se usó, para los departamentos de Antioquia, Huila, Quindío y Risaralda, fue de 1:50000 y para Tolima en 1:125000.
Selección de fincas
Una vez identificadas las unidades de interés, con el software ArcGIS se seleccionaron tres puntos aleatorios en cada una de ellas; con las coordenadas de los puntos seleccionados, y con la ayuda del Servicio de Extensión de la FNC, se buscaron las 72 fincas [Figura 1] cuyo uso fuera, principalmente, el establecimiento de cultivos de café, por lo menos en los últimos diez años, y que el café sembrado, preferiblemente, correspondiera a la variedad Castillo®. Además, se procuró que el café sembrado tuviera libre exposición y fertilización química, de acuerdo con el manejo recomendado por Cenicafé.
Muestreo de suelos
En cada una de las 72 fincas, se seleccionó un lote plantado con café, preferiblemente en etapa de levante, y se realizó un cateo para confirmar que tanto el material parental como la unidad de suelo fuera la que se sugería en la cartografía edáfica de la FNC. Una vez verificadas las unidades de suelos y los materiales parentales, se marcaron cuatro puntos en diferentes posiciones geomorfológicas de cada lote [parte alta, baja y media], con el fin de minimizar la variabilidad, y se extrajeron las muestras.
Cuando el lote no presentaba cambios en la geomorfología, los puntos se marcaron de forma equidistante, partiendo del centro del lote; en cada uno de los puntos se tomaron muestras disturbadas [1.0 kg] y sin disturbar, con la ayuda de cilindros de acero de aproximadamente 5 cm de diámetro por 0.05 m de altura, a una profundidad del perfil entre 10 y 30 cm. El muestreo se realizó a partir de los 10 cm del perfil, debido a que en los primeros centímetros del perfil las propiedades presentan valores diferentes a los que se obtienen a mayor profundidad (Meena et al., 2020; Lince-Salazar, 2021). Esto ocurre por varios factores, como la actividad biológica (Zech et al., 1997) representada en los ácidos orgánicos, la enzima fosfatasa o los quelantes (Smethurst, 2000).
Medición de propiedades hidrofísicas en laboratorio
Con las muestras disturbadas se determinaron: MO, a partir del contenido de carbono orgánico, [por el método de Walkley–Black]; colorimetría; contenido de arenas [A], arcillas [Ar] y limos [L] [por el método de la pipeta]; y Dr [por el método del picnómetro]. Con las muestras sin disturbar se determinaron: Da [por el m-étodo del cilindro de Coile]; Ks, [por medio de un permeámetro de cabeza constante] (Instituto Geográfico Agustín Codazzi [IGAC], 1990); y las retenciones de humedad [RH], a 0.33 y 15.00 bar, [empleando ollas y una membrana de presión], conocidas como capacidad de campo [CC] y punto de marchitez permanente [PMP], respectivamente. La capacidad de almacenamiento de agua [CAA] y la porosidad total se calcularon a partir de las ecuaciones 1y 2, respectivamente.
[Ecuación 1]Donde
CAA: capacidad de almacenamiento de agua
CC: capacidad de campo (retención gravimétrica de humedad a 0.33 bar)
PMP: punto de marchitez permanente (retención gravimétrica de humedad a 15.00 bar)
Da: Densidad aparente
[Ecuación
2]Donde
Pt: porosidad total
Da: densidad aparente
Dr: densidad real
Análisis estadísticos
Para todas las propiedades analizadas, los valores obtenidos en laboratorio [cuatro muestras por lote] se promediaron y dicho valor fue el representante de cada punto muestreado [72 puntos en total]. Una vez estimados los valores de cada punto, se calculó el valor promedio y el error estándar para cada una de las 22 unidades cartográficas de suelo y los cinco materiales parentales. Con los valores promedio se realizó un análisis de varianza no balanceado, con una significancia del 5 %, entre los materiales parentales y cada una de las propiedades hidrofísicas. La razón por la cual se optó por el análisis no balanceado se debió a que las unidades San Simón, El Recreo y Venecia contaron con menor número de muestras (repeticiones) de suelo que las otras unidades.
Para cada uno de los 11 análisis, el grado de libertad entre grupos fue de 4 y el valor intragrupos, de 67. Posteriormente, se realizó la prueba [de Duncan] de múltiples rangos con una confianza del 95 %. Previo al análisis de varianza, se corroboró que los datos cumplieran con los supuestos de normalidad [asimetría y curtosis entre ±2 y prueba z para asimetría y curtosis al 95 %] y homogeneidad de la varianza [prueba de Levene con confianza del 95 %]. La significancia del valor P se incluyó en los resultados como: * = p <0.05; ** = p <0.01 y *** = p <0.001.
Se realizó el análisis de correlación de Pearson y regresión múltiple, con confianza del 95 %, para las 11 propiedades hidrofísicas analizadas en los 72 puntos y cada uno de los materiales parentales. En el análisis se tuvo en cuenta la exclusión de las propiedades que se autocorrelacionan [Pt con Da y Dr; CAA con CC, PMP y Da] y se marcaron en los resultados como AC [autocorrelación]. Previamente a los análisis mencionados, se comprobó que los datos provinieran de una distribución normal [prueba z para asimetría y curtosis con confianza del 95 %] y para las variables que no presentaron esa condición [MO, CC, PMP y Ks] se optó por la transformación matemática con Log10.
Una vez determinada la varianza entre los materiales parentales, se realizó el análisis de funciones discriminantes canónicas, que es comúnmente aplicado en edafología para identificar diferencias entre grupos de suelos, a partir de medidas de propiedades de los individuos pertenecientes a esos grupos (Webster & Oliver, 1990; Pires et al., 2001). A partir de los coeficientes estandarizados de las funciones discriminantes canónicas, se identificaron las variables responsables de generar diferencias entre los materiales parentales. Para cumplir con los supuestos de normalidad y homogeneidad de las varianzas, se trabajó con las variables MO, CC, PMP y Ks transformadas con Log10 y no se incluyeron las variables Pt y CAA por derivarse de otras propiedades.
En el análisis de funciones discriminantes canónicas, el poder discriminante de las variables Lambda de Wilks, con valores cercanos a cero, se interpretaron como los de mayor poder discriminante [Pozo y Carrasco, 2005], y el poder discriminante de la funciones con valores cercanos a uno, se consideraron como los de mayor potencia discriminante (Salvador, 2000). Los softwares utilizados fueron Excel, Statgraphics [V. 5.2], SigmaPlot [V. 10.0] y ArcGIS [V.10.3.1].
Estadística descriptiva
Los suelos derivados de rocas ígneas extrusivas presentaron menor contenido de arenas [A] y los derivados de rocas ígneas intrusivas y cenizas volcánicas, los mayores contenidos de esta. El porcentaje de limos [L] fue menor en los suelos de rocas ígneas intrusivas y sedimentarias, y fue mayor en cenizas volcánicas y esquistos. Los suelos de cenizas volcánicas tuvieron el menor contenido de arcillas [Ar] y el mayor, los de rocas sedimentarias [Tabla 2, Figura 2].
La relación entre los porcentajes de A, L y Ar tuvo una distribución normal [Tabla 4] y los promedios se ajustaron a los reportados en la literatura (Nunes et al., 2021; Wilson, 2019) en la cual, los suelos que presentaron alto contenido de A y bajo de Ar fueron los procedentes de cenizas volcánicas (Nanko et al., 2014) y rocas intrusivas, de composiciones ácidas a intermedias, tipo granito (Corrêa et al., 2020; Zhang et al., 2019). Estas condiciones se atribuyen a la alta presencia de minerales resistentes a la meteorización como el cuarzo, mientras que en los esquistos y basaltos presentan un mayor contenido de Ar por ser menos resistentes a la meteorización (Banakeng et al., 2016; Liu, Guo, et al., 2021ª).
Los suelos provenientes de rocas ígneas intrusivas y extrusivas presentaron menores contenidos de materia orgánica [MO] [Tabla 2, Figura 2] y los derivados de cenizas volcánicas mayor contenido de esta; adicionalmente, los mayores contenidos de MO se encontraron en los suelos con alto contenido de A [derivados de cenizas volcánicas] y no en suelos con alto contenido de Ar, como lo indican otros autores (Angst et al., 2021; Haddix et al., 2020; Erktan et al. 2020). Esto se puede atribuir a que los suelos arenosos, con altos contenidos de MO en la zona de estudio, exhiben características ándicas, es decir, el aluminio y el hierro forman complejos estables con el humus, lo que permite el desarrollo de horizontes superficiales con altos contenidos de MO (González et al., 2008).
En relación con lo mencionado anteriormente, una vez excluidos los suelos volcánicos del análisis se encontró una relación entre textura [T] y MO similar a los reportes de otras investigaciones (Angst et al., 2021); al respecto, los suelos provenientes de rocas intrusivas, con alto contenido de A, fueron los que presentaron menor valor de MO, y los de rocas sedimentarias, con alto contenido de Ar, los de mayor MO. Además, no se encontró correlación significativa entre la distribución de los diferentes tamaños de partículas [A, L y Ar] con MO.
MO no presentó una relación directa con el material parental, sin embargo, dada la relación entre la textura y el material parental, y a su vez de la textura con MO, se presume que pueda existir cierta influencia entre MO y el material parental, tal como lo exponen Zhang et al. (2019) y Barré et al. (2017). Es necesario tener en cuenta también el efecto de otros factores que condicionan los contenidos de MO en el suelo, tales como la topografía (Saifuzzaman et al., 2021; Nasta et al., 2020), la temperatura ambiental y la humedad del suelo (Li et al., 2020).
La conductividad hidráulica saturada [Ks] fue la propiedad con mayor variabilidad [alto error estándar] [Tabla 2] y más asimetría en la distribución de los datos [Tabla 4], este aspecto puede deberse a factores como la presencia de fragmentos de roca (Ilek et al., 2019), la topografía (Liu et al., 2021) y el tipo de uso agrícola (Villarreal et al., 2020;Ajayi et al., 2021), además de otros factores intrínsecos del suelo (Abdelbaki, 2021; Kashani et al., 2020), lo que dificulta encontrar una relación con los materiales parentales (Tabla 2, Figura 2). En general, se puede comentar que los suelos derivados de rocas ígneas intrusivas se caracterizaron por su menor Ks y los de rocas ígneas extrusivas y esquistos por presentar los promedios más altos de ella [Tabla 2, Figura 2].
Los promedios más bajos de densidad real [Dr] se reportaron para los suelos derivados de cenizas volcánicas, mientras que los más altos fueron para los de rocas ígneas intrusivas [Tabla 3, Figura 2] con una distribución normal [Tabla 4]. Con relación a la Dr se evaluaron dos grupos homogéneos: uno conformado por los suelos provenientes de cenizas volcánicas, esquistos, rocas sedimentarias e ígneas extrusivas, y el otro grupo conformado por los suelos derivados de rocas ígneas intrusivas.
En general, los resultados de Dr se ajustan al rango establecido para partículas minerales formadoras del esqueleto del suelo (Lal & Shukla, 2004); no así para los provenientes de esquistos y basaltos, los cuales presentaron valores más bajos a los reportados en la literatura sobre el particular, que se encuentran entre 2.50–2.87, y 2.60 -2.66, respectivamente (Lal & Shukla, 2004). Estos resultados posiblemente se deban a la influencia de MO, dado que las partículas sólidas del suelo están conformadas por una mezcla entre sustancia mineral y MO, en la que los altos contenidos de MO se relacionan con bajos valores de Dr (Ruehlmann, 2020), con correlaciones negativas de valor r= -0.996 (Zanor et al., 2018). Dicha relación inversamente proporcional también se presentó en este estudio, lo cual se puede verificar con el análisis con la totalidad de los datos y para los suelos derivados de cenizas volcánicas, ígneas intrusivas y esquistos, obteniendo en todos ellos correlaciones significativas (Tabla 3).
Para densidad aparente [Da], los suelos de cenizas volcánicas presentaron los menores valores y los de rocas ígneas intrusivas, los mayores [Tabla 3, Figura 2]. Los datos se distribuyeron de una forma normal [Tabla 4] y el análisis de correlación, para los 72 datos, indicó relación negativa de Da con MO y positiva de MO con Dr. En los suelos de rocas sedimentarias, Da se correlacionó de forma positiva con Dr y Ar, y negativa con MO; en los de esquistos, la correlación fue positiva con Dr y Ar, y negativa con MO y L; en los de ígneas intrusivas, se encontró correlación negativa con MO; y en las extrusivas, correlación positiva con L (Tabla 4).
Resultados similares, en la forma de correlación, fueron reportados por Qiao et al. (2019), con correlaciones negativas para A, L y carbono orgánico, con valores r de -0.17, -0.24, y -0.26, respectivamente, y correlación positiva para Ar, con valor r de 0.33. La relación que se presentó entre Da, A, L, Ar, MO y Dr, ha sido comentada por otros autores, entre ellos Nasta et al. (2020), de lo cual se puede inferir que los bajos valores de Da, en los suelos derivados de cenizas volcánicas, se deben a los altos contenidos de MO y la baja Dr. Por otra parte, los mayores valores de Da, en los suelos provenientes de ígneas intrusivas, se asocian tanto a los bajos contenidos de MO como a la alta presencia de A y la alta Dr. Debido a que las propiedades del suelo que explican las variaciones de Da están ligadas al material parental, se puede inferir que Da también está ligada a aquel, tal como lo indican Jalabert et al. (2010) al señalar que este factor tiene una influencia del 16.8 % en los modelos predictivos de esta propiedad.
Los suelos provenientes de rocas ígneas intrusivas presentaron la menor Pt y los de cenizas volcánicas, la mayor [Tabla 3,Figura 2]; dado que Pt se deriva de Da y Dr, la explicación de estos resultados se soporta por las correlaciones entre la textura y MO [Tabla 4], tal como lo indican Martínez & Souza (2021) al afirman que dicha relación se debe a las relaciones de oclusión física de MO dentro de los agregados, y a la sorción de MO en la superficie de los minerales. Así mismo, estos suelos presentaron el menor promedio de RH y los de cenizas volcánicas el mayor.
Para capacidad de campo [CC, % gravimétrico], el valor más bajo fue de 27.1 ± 1.5 y el más alto de 53.83 ± 5.3, y para PMP [%], el menor valor fue de 19.0 ± 1.8 y el mayor de 36.84 ± 4.1. En cuanto a capacidad de almacenamiento de agua [CAA,%], los suelos de sedimentarias exhibieron el promedio más bajo [6.48 ± 0.97] y los de esquistos el más alto [15.19 ± 2.96]. Los valores de CC, punto de marchitez permanente [PMP] y de CAA concuerdan parcialmente con lo reportado en la literatura científica, que relaciona RH y CAA con los porcentajes de A y Ar, de forma tal que los suelos con alto contenido de A tienen mayor CAA que los ricos en Ar (Fernandes et al., 2021). Esta condición no se presentó de manera generalizada en este análisis, pues la mayor CAA [17.26 %] fue la de los suelos derivados de esquistos, pero no fueron los que presentaron el mayor valor de Ar ni el menor de A.
Al comparar casos específicos, como el de las rocas ígneas intrusivas con los esquistos, los primeros tuvieron menor CAA [10.89 %] y mayor contenido de A [56.96 %] que los segundos [CAA de 17.26 % y A de 40.89 %], lo que se asemeja con lo reportado por Saha et al. (2020) al mostrar que los suelos de textura fina retienen más humedad que los de gruesa; con valores de saturación total de 49.9 % para suelos arcillo-limosos, 33.4 % para limoso-arcillosos y 30.25 % para arenosos; con CC de 45 %, 20 % y 5 %, respectivamente, y PMP de 26 %, 8 % y 0 %, respectivamente.
Para las propiedades evaluadas, los valores encontrados están en el rango de lo reportado por diversos estudios para la zona cafetera colombiana. Los valores de A, L y Ar concuerdan con los de Suárez-Vásquez (1980), Cardona y Sadeghian (2005) e Hincapié y Salazar (2011); los de MO, con los de González et al. (2008) y Salamanca y Sadeghian (2005), los de Dr, con los de Cardona y Sadeghian (2005), los de Da, con Salamanca y Sadeghian (2005), los valores de Ks, con Lince-Salazar et al. (2021), y los de RH y CAA, con los de Cardona y Sadeghian (2005) y Lince-Salazar (2021).
Correlaciones de Pearson
Además de las correlaciones ya mencionadas en los resultados de estadística descriptiva, las correlaciones de Pt, CAA, CC, PMP y Ks con las propiedades inherentes [A, L, Ar y Dr] y dinámicas [Da y MO] mostraron que MO y Da fueron las propiedades que presentaron mayor número de correlación con las propiedades hidrofísicas, mientras que A y Ar fueron las de menor número de correlaciones [Tabla 5]. En los suelos derivados de cenizas volcánicas, Dr y MO fueron las propiedades con mayor número de correlaciones; en los de esquistos, MO y L; en los derivados de rocas ígneas extrusivas, L y Dr; en los de intrusivas, MO, Da y Dr; y en los de sedimentarias MO y Da [Tabla 5].
Respecto a Pt, los resultados de correlación [para el análisis con la totalidad de los suelos y los derivados de esquistos] son similares a los reportados por Novillo et al. (2018) para el tamaño de las partículas del suelo, en el que A y L se correlacionaron de forma positiva [r = 0.02; 0.03, respectivamente] con esta propiedad y Ar de forma negativa [r = -0.04]. Pero esto difiere de lo reportado en otros estudios en los que a MO se le atribuye relación negativa [r = -0.16] con Pt, pues tal condición no se presentó para ninguno de los grupos de suelos acá analizados. Por el contrario, los valores obtenidos se asemejan [r = 0.994] a los reportados por Zanor et al. (2018).
Para RH, las correlaciones de CC con MO fueron similares a las registradas por Van Es & Karlen (2019), con valores de r entre 0.65 y 0.87; la correlación de RH con Da y Dr fue negativa, lo que es similar a lo reportado por Vargas et al. (2015), con la diferencia de que la influencia de la RH fue más baja en este estudio [Da r= -0.08 y Dr -0.25]. Además, estos autores hallaron correlación entre CC y los tamaños de partículas del suelo [A r = -0.55; L r = 0.44 y Ar r = 0.51], lo cual no se encontró de manera generalizada en este estudio; al igual que las correlaciones de PMP con Da y Dr, que las reportan con influencia positiva [r = 0.14 y 0.06, para Da y Dr, respectivamente] y en el presente estudio se muestran negativas con una mayor influencia [Tabla 5].
En lo concerniente a Ks, los resultados son similares a los reportados por Osuji et al. (2010), que indican que el tamaño de partículas no ejerce influencia en Ks, debido a que los valores de correlación son bajos [para A r=0.026 y Ar r = 0.085], y en contraste indican una influencia de MO, Pt y Da, las dos primeras positivas [MO r =0.963 y Pt 0.899] y la tercera negativa [Da r = -0.896].
Modelos de regresión
En los modelos de regresión para las propiedades de CC, PMP, Pt y CAA [tabla 6], las propiedades MO, A, L, Ar y Da fueron las más frecuentes en las funciones. Para las dos primeras [CC y PMP], lo hallado concuerda con lo mencionado en la literatura por Rawls et al. (1982), Delgado y Barreto (1988), Malavé (1991) y Chicas et al. (2014), con coeficientes de determinación de 0.87, 0.79, 0.85 y 0.59 respectivamente para CC, y 0.8, 0.87, 0.8 y 0.69 respectivamente para PMP.
Para CAA y Pt, no es común encontrar modelos de regresión, ya que, como lo muestran Rubinić et al. (2022), lo que se acostumbra es calcular CC y PMP mediante funciones de edafotransferencia, como las discutidas en el párrafo anterior, y extraer la diferencia para obtener CAA; y para conseguir Pt, se trabaja con los datos directos de Da y Dr. Sin embargo, acá se presentan los modelos para CAA y Pt, con el fin de tener un mejor coeficiente de determinación y no tener la suma de los errores del cálculo de CC y PMP en CAA, sumado a que Pt se presenta en términos de distribución de partículas del suelo y MO, y estas propiedades son comunes en los análisis de fertilidad de suelos.
Análisis de funciones discriminantes canónicas
El análisis de funciones discriminantes canónicas, aplicado a los cinco materiales parentales (n = 72), logró identificar las siguientes variables como predictivas: A, Ar, Dr, Da, MO, CC, PMP y Ks. A partir de estas, se generaron tres funciones significativas (P < 0.05), de las cuales, las dos primeras tienen mayor poder discriminante, por presentar valores más bajos de Lambda de Wilks (en su orden 0.145 y 0.353), frente a la tercera (0.672). La primera función explicó el 51.26 % de la varianza; la segunda, el 32.00 % y la tercera, el 15.38 %, con correlaciones canónicas de 0.77, 0.69 y 0.55, respectivamente. Los coeficientes estandarizados de las funciones señalan que las variables de mayor correlación fueron Da (-1.559; -0.429; -0.490, para la primera, segunda y tercera función, respectivamente), MO (-0.905, -1.029, 0.413), Ar (-0.468, 0.263, 0.516) y CC (-0.301, 0.851, -1.06).
De los 72 suelos incluidos, por medio de las funciones de la tabla 7, el análisis logró clasificar correctamente por material parental 47, es decir, el 65.28 %. De manera específica, los resultados fueron los siguientes: para los suelos derivados de rocas ígneas intrusivas, se logró un acierto del 100.0 %; para los de cenizas volcánicas, del 75.0 %; para los suelos de ígneas extrusivas, del 58.3 %; para los suelos de rocas sedimentarias, del 57.1 %; y para los suelos de esquistos, del 33.3 %. El menor número de aciertos para los suelos provenientes de esquistos se puede deber a una menor resistencia de dichas rocas a la meteorización, lo que induce a que los suelos derivados de estas pierdan más las características del material parental (Velde, 1995). A lo anterior se suma que el estudio se desarrolló en los Andes colombianos, donde el protolito de los esquistos son cuerpos ígneos y sedimentarios, con características fisicoquímicas similares al de las rocas que dieron origen a los suelos incluidos en los otros materiales parentales, lo cual también se evidencia con los resultados del análisis de varianza y las pruebas de contraste de la tabla 8.
El análisis discriminante, realizado con los suelos provenientes de rocas ígneas [intrusivas, extrusivas y cenizas], tuvo una predicción correcta del 91.3 % de las muestras, de esta forma: un 100.0 % de acierto para las rocas intrusivas; 91.7 %, para las cenizas y 83.3 %, en el caso de las extrusivas. La discriminación se realizó con dos funciones [de valor P menor que 0.0001]: la primera función, obtenida con Lambda de Wilks, con un valor de 0.089; y la segunda, con un valor de 0.43, además de correlaciones canónicas de 0.89 y 0.75, respectivamente. Adicionalmente, se obtuvieron porcentajes de explicación de la varianza del 75.1 % para el primer valor, y de 24.9 % para el segundo. La mejor predicción se puede relacionar con un mayor contraste entre las propiedades de los suelos que pudieron ser diferenciados por sus materiales parentales [tabla 8].
Para finalizar, el hecho que los materiales parentales se clasificaran de forma correcta solo en un 65.28 % para los cinco grupos, y en un 91.3 % para los tres ígneos, puede deberse a la influencia de otros factores diferentes de los evaluados en este estudio; por ejemplo, la presencia de fenoformas y demás condiciones antrópicas (Amsili et al., 2021; Ajayi et al., 2021) y naturales. Entre estas condiciones se encuentran: las variaciones en los grados de evolución de los suelos por las condiciones climáticas (Corrêa et al. 2020), la composición física y geoquímica de las rocas (Evans et al., 2021), la geomorfología (Yu & Hunt, 2018; Saifuzzaman et al., 2021), la erosión (Reichert et al., 2016), la translocación (Phillips, 2007), la bioturbación (Phillips, 2007) y la actividad microbiana (Erktan et al., 2020). Por último, cabe recordar que a medida que los suelos evolucionan, sus características se alejan de las del material parental (Velde, 1995).
Las propiedades hidrofísicas de los suelos, como las evaluadas en este estudio, tienen relación con los materiales parentales. Por lo tanto, estas propiedades pueden utilizarse como variables discriminantes para el análisis de suelos, especialmente para evaluar los suelos provenientes de rocas ígneas [cenizas volcánicas, extrusivas e intrusivas], lo que resulta útil para generar recomendaciones de manejo agrícola, a escala semidetallada, para zonas que no cuentan con estudios de levantamientos de suelos, pero que sí cuentan con cartografía geológica o identificación de materiales rocosos.
Específicamente, la distribución del tamaño de partículas [contenido de arenas, limos y arcillas] fue la propiedad inherente del suelo más relacionada con los materiales parentales; y de las propiedades dinámicas del suelo, Da, CC y el contenido de MO fueron las más relacionadas con estos materiales. La identificación de los materiales parentales, a partir de las propiedades hidrofísicas evaluadas, guardó relación con el grado de evolución y la composición de los suelos. Esta relación permite que, a partir de datos de variables hidrofísicas, se conozca los materiales parentales de los que proviene el suelo, y de allí se establezcan posibles características químicas que afectan la nutrición vegetal de este, como la disponibilidad de cationes y la fijación de fósforo, tal como lo menciona la literatura científica al respecto (Henao, 1995; Lince et al., 2016; Díaz y Sadeghian, 2018).
CÓMO CITAR: Lince, L. A. y Sadeghian, S. (2023). Propiedades hidrofísicas
de suelos de la zona cafetera colombiana y su relación con el material parental . Revista
de Investigación Agraria y Ambiental, 14(1), 51 - 84. https://doi.org/10.22490/21456453.5891
CONTRIBUCIÓN DE LA AUTORÍA: Luz Adriana Lince Salazar:
metodología, investigación, análisis de datos, conceptualización, escritura y
edición. Siavosh Sadeghian Khalajabadi: análisis de datos y revisión.
CONFLICTO
DE INTERESES: Los
autores declaran no tener ningún conflicto de intereses.
https://hemeroteca.unad.edu.co/index.php/riaa/article/view/5891 (html)
https://hemeroteca.unad.edu.co/index.php/riaa/article/view/5891/5953 (pdf)
Los autores expresan sus agradecimientos a los Comités Departamentales de Cafeteros de Antioquia, Huila, Quindío, Risaralda y Tolima; a la dependencia de suelos de Cenicafé y a la FNC por el apoyo financiero en la investigación.
