(untitled) (La Calera, 2023)
Los modelos de predicción son una alternativa para reducir costos por monitoreo de la erosión en campo. El objetivo de esta investigación fue proponer un modelo local de mayor predicción de la erodabilidad, para esto, treinta muestras de suelo fueron colectadas en siete municipios de la región del Pacífico de Nicaragua en suelos Andisoles, Mollisoles, y Vertisoles, bajo diferentes usos productivos. Las variables estudiadas en campo fueron: permeabilidad superficial y tipo de estructura. En laboratorio; granulometría, materia orgánica y estabilidad de agregados. Los análisis estadísticos se realizaron en el software RStudio (2022), aplicándose pruebas de normalidad de Shapiro-Wilks, análisis no paramétrico de Kruskal-Wallis y el Modelo de Regresión Lineal Múltiple. Donde las variables con mayor incidencia en la erodabilidad son el porcentaje de limo, porcentaje de arena muy fina y la permeabilidad superficial. El modelo de Regresión Lineal Múltiple propuesto K=-0.0608+0.0076(a)+0.0123(b)-0.0261(c) -0.000056(d)+0.0011(e) , encontró que las variables: porcentaje de limo (a ), porcentaje de arena muy fina (b), contenido de materia orgánica (c), permeabilidad superficial (d) y estabilidad de agregados (e), presentan alto y significativo poder predictivo de 87.64 %, con una Pr(>|t|)= 2.06×10-10, 5.34×10-5, 8×104, 12×102 y 11×102 respectivamente.