Modelado geoestadístico de fertilidad de un terreno agrícola mediante mapas de Kriging que interpolan los datos de análisis químico de suelos (Producción Agropecuaria y Desarrollo Sostenible, 2021)
Dado que la fertilidad del suelo puede variar grandemente en distancias relativamente cortas, el método estadístico clásico no es adecuado para analizar los datos provenientes de análisis químicos de suelos. El método de interpolación de Kriging, en cambio, es capaz de interpolar datos para generar, con cierto nivel de confianza, mapas georreferenciados de dichas propiedades. En este estudio, se realizaron 25 análisis de suelo pertenecientes a un mismo terreno para obtener datos de pH, la capacidad efectiva de intercambio catiónico, disponibilidad de nutrientes y presencia de anti nutrientes; los cuales fueron tabulados junto con sus respectivas coordenadas. El software Statgraphics® 18 y PSPP exhibieron valores altos de desviación estándar, curtosis o de asimetría con respecto a la media de cada serie de datos, lo cual invalidó la confiabilidad de posibles regresiones y correlaciones. En cambio, los análisis de variograma hechos mediante Vesper® arrojaron datos de nugget y meseta que indicaron la existencia de correlación espacial, haciendo confiable el uso de la forma ordinaria de Kriging: “a + b(x)”, para generar una capa raster de datos interpolados por cada variable, a través del software QGIS y SAGA, usando un tamaño de celda de una milésima para una buena resolución. Esta función calcula cada interpolación como el promedio de los valores circundantes más su rezago espacial, sumando a continuación la varianza estimada entre los puntos circundantes. Con base al raster se trazaron curvas de contorno para delimitar las áreas con valores semejantes. Los mapas permitieron la identificación de las condiciones del terreno en función de la ubicación.