elocation-id: elocation-id: e4173
En el manejo agrícola convencional, la variabilidad del suelo se considera una limitante productiva; en contraste, los sistemas regenerativos buscan mejorar sus propiedades físicas y funcionales. El objetivo de este estudio fue evaluar la variabilidad espacial del contenido volumétrico de humedad (ϴv) y la resistencia a la penetración (Rp) del suelo bajo dos sistemas de manejo agrícola. El estudio se realizó en el ciclo otoño-invierno de 2023, en Pabellón, Aguascalientes, en un área de 0.8 ha dividida en dos parcelas de 0.4 ha, donde se establecieron un sistema agrícola convencional (SAC) y un sistema con prácticas agrícolas regenerativas (SAR). En ambos sistemas se efectuó un muestreo sistemático en una malla de 40 × 100 m, con espaciamiento de 5 m, obteniéndose 160 muestras por tratamiento. Se aplicó un análisis estadístico descriptivo y geoestadístico para evaluar la variabilidad espacial de ϴv y Rp. Los resultados mostraron valores mayores de ϴv y Rp en el SAR respecto al SAC, así como una distribución más cercana a la normal para ϴv. 18 Los mapas espaciales evidenciaron una mayor organización espacial en el SAR, lo que 19 sugiere efectos positivos del manejo regenerativo sobre las propiedades físicas del suelo.
compactación, geoestadísticas, regenerativa, sistema, sostenibilidad.
La evaluación de la variabilidad espacial de las propiedades del suelo en áreas experimentales es de gran importancia ya que ésta puede enmascarar el efecto de los tratamientos aplicados. Diversos estudios han demostrado que, aun a nivel de pequeñas áreas experimentales, la variabilidad puede ser significativa ( Hernández et al ., 2018 ; Ciarlo et al ., 2020 ; Guachún, 2022 ; Qu et al ., 2023 )
Tradicionalmente el diseño experimental en el campo de la agronomía se basa en el diseño de bloques con tratamientos distribuidos al azar con el objetivo de reducir el error experimental ( Clewer y Scarisbrick, 2001 ), permitiendo el uso de métodos convencionales de análisis estadísticos como el análisis de varianza, regresión, entre otros ( Montgomery, 2009 ; Tavares et al ., 2016 ).
Esta consideración implica que la variabilidad espacial es aleatoria dentro de los bloques, condición que no siempre se cumple ( Jaramillo, 2012 ; Fernández-Aviléz y Montero, 2025 ). Como método alternativo para cuantificar la heterogeneidad se propone la aplicación de la geoestadística, la cual es usada para analizar la estructura de la variabilidad espacial de variables regionalizadas y para optimizar su interpolación ( Jaramillo, 2013 ; AbdelRahman et al ., 2021 ).
En el mundo existen muchos trabajos relacionados con el estudio de la variabilidad espacial de las propiedades del suelo bajo diferentes ambientes edafoclimáticos y tipos de manejo, los cuales se apoyan en el uso de la geoestadística para explicar las relaciones causa-efecto.
La mayoría de las investigaciones han analizado la variabilidad espacial de variables físicas y químicas para determinar la respuesta del suelo a usos específicos bajo determinadas prácticas de manejo y establecer su relación con la productividad de los diferentes cultivos agrícolas ( Vargas et al ., 2015 ; Ciarlo et al ., 2020 ; Albornoz-Bucheli et al ., 2022 ; Galindo-Pacheco et al ., 2025 ; Álvarez-Herrera et al ., 2025 ). Estos estudios demuestran que no existe un patrón único de distribución espacial de suelo y la misma puede ser influenciada por el manejo agrícola y la escala de muestreo.
La hipótesis de este estudio plantea que el sistema sin laboreo acompañado por una cobertura de residuos vegetales modifica la estructura y estabilidad del suelo en comparación con el sistema con laboreo, lo cual se refleja en la variabilidad espacial de las propiedades físicas del suelo.
Por lo tanto, el objetivo de esta investigación fue evaluar y comparar la variabilidad espacial de las propiedades físicas del suelo como la humedad volumétrica y la resistencia a la penetración en dos sistemas de manejo agrícola SAR y SAC, con el fin de identificar cómo las prácticas de manejo influyen en la distribución y heterogeneidad de las características como la capacidad de retención de humedad y resistencia mecánica, entre otras, y así proporcionar recomendaciones para mejorar la gestión sostenible de los suelos en cada sistema.
El área de estudio se ubica en el Campo Experimental Pabellón de INIFAP en Aguascalientes, situado en las coordenadas 22o 11’ norte y 102o 20’ oeste. El sitio se ubica a una altitud de 1 969 m. El suelo del sitio experimental es de tipo Xerosol, limitado en el subsuelo por tepetate, principalmente en la fase dúrica y más localizadamente la dúrica profunda, con clase textural media (migajón-arenoso), pH alcalino de 7.8, con menos de 1% de materia orgánica y la pendiente del terreno varía de 2 a 3% ( INEGI, 2007 ).
El clima predominante en la región es semidesértico [BS1 kw (w) (e)]. La temperatura media anual es de 16.7 oC, la media anual máxima es de 20 oC y la mínima es de 13.2 oC. La precipitación pluvial acumulada anual oscila entre 400 a 450 mm y se tiene un régimen de lluvias en verano, precipitación invernal menor a 5% del registro anual y un verano cálido ( García, 2004 ).
Durante el ciclo otoño-invierno (OI) de 2023 se delimitaron dos parcelas contiguas de 40 m × 100 m, las cuales se emplearon como unidades experimentales. La primera fue cultivada en monocultivo de verano con labranza convencional; la segunda, en descanso, estaba cubierta de pastizal nativo. Antes de iniciar la investigación, ambas fueron preparadas con arado de volteo y rastra.
Posteriormente, la parcela en descanso se sembró con triticale ( X. Triticosecale Wittmack) para forraje, asociado con trébol alejandrino (Trifolium alexandrinum L.), con el fin de establecer una pradera de trébol tras la cosecha del cereal de OI y dejar un mantillo sobre la superficie para manejar siembra directa de los cultivos de PV. La otra parcela quedó lista para la siembra de los monocultivos de primavera-verano (PV) en 2024.
Después de la cosecha de los forrajes OI, se realizó un muestreo del contenido de humedad volumétrica (ϴv) y de la resistencia a la penetración del suelo (Rp). Las dos variables fueron determinadas mediante un muestreo sistemático a través de una malla, con una separación de 5 m entre cada intersección o punto de muestreo en un área de 0.8 ha dividida en dos parcelas de 0.4 ha, lo que dio como resultado un total de 160 puntos de muestreo por parcela.
Este muestreo se realizó en la capa superficial del suelo, de 0-5 cm y 0-15 cm de profundidad, en los dos sistemas. Para la determinación del contenido de humedad se utilizó un reflectómetro del dominio del tiempo (TDR), mientras que la resistencia a la penetración se midió con un penetrómetro de impacto de punta cónica ( CIMMYT, 2013 ).
Una vez obtenidos los datos, se estimaron medidas de tendencia central y dispersión (media, mediana, desviación estándar, máximo, mínimo, coeficiente de asimetría, kurtosis y coeficiente de variación). Posteriormente, se realizó un análisis exploratorio de los datos provenientes de 160 observaciones por variable y por tratamiento, evaluando su comportamiento y verificando el cumplimiento de la normalidad mediante la prueba de Kolmogorov-Smirnov y de Levene para homogeneidad de varianza.
Dado que en el sistema convencional (SAC) se observaron distribuciones altamente asimétricas y leptocúrticas, lo cual viola los supuestos de normalidad requeridos por las pruebas paramétricas, se optó por aplicar la prueba no paramétrica de Wilcoxon (α= 0.05) como análisis principal para la comparación de grupos, los análisis se realizaron utilizando el software R Studio (versión 2024.12.0). Además, se efectuó un análisis de la variabilidad espacial de ambas variables utilizando herramientas geoestadísticas para su definición y ajuste.
Las estadísticas descriptivas de las variables humedad (Ɵv) y resistencia a la penetración (Rp), se muestran en el Cuadro 1. En este se presentan los resultados de los principales estadísticos de las dos variables analizadas para ambos sistemas de manejo evaluados.
En el resumen de las estadísticas descriptivas del Cuadro 1, se observa que la Ɵv presentó una buena correspondencia entre el valor de media y la mediana indicando poblaciones con distribuciones simétricas. Por otro lado, se aprecia que la media para Ɵv es de 15.71% y 10.36% con un coeficiente de variación (CV) de 41.8 y 41.2% en las dos profundidades muestreadas (5 y 15 cm) para el sistema SAR, mientras que la media de Ɵv en el sistema convencional (barbecho + rastra) para las dos profundidades es de 1.05% y 0.9% correspondiente a un CV de 58 y 77%, respectivamente.
Estos resultados indican que el sistema SAR mantiene una mayor humedad del suelo y menor variabilidad entre muestras, lo cual sugiere una mejor uniformidad en la conservación de humedad del perfil del suelo. Esta tendencia concuerda con estudios recientes que han documentado diferencias en las propiedades hidráulicas y la retención de agua entre sistemas sin labranza (no-till) y con labranza convencional.
Además, la no labranza tiende a mejorar la estructura del suelo ( Jabro y Stevens, 2022 ; Tan et al ., 2025 ). Otras investigaciones han encontrado que el uso de residuos junto con prácticas de conservación puede influir positivamente en la capacidad de retención de agua en el suelo y en el mejoramiento de sus propiedades físico-químicas relacionadas ( Singh et al ., 2023 ).
En el caso de Rp se observa que la media es de 0.92 MPa en SAR y para el convencional es de 0.61 MPa, respectivamente. Aunque dichos niveles no implican ninguna limitación en ambos casos para el crecimiento de los cultivos ( Bravo et al ., 2011 ). No obstante, la resistencia a la penetración del suelo es mayor en sistemas de labranza cero porque el suelo que no se remueve, lo que favorece la consolidación natural de las partículas y aumenta la densidad aparente en la superficie; en contraste, la labranza convencional afloja temporalmente el suelo mediante el arado y rastreo, disminuyendo la resistencia la penetración ( Demuner-Molina et al ., 2013 ).
Además, en la labranza cero la acumulación de residuos vegetales y materia orgánica mejora la estabilidad de los agregados y la estructura del suelo, incrementando su firmeza superficial, aunque también favorece la infiltración de agua, la conservación de humedad y la reducción de erosión ( Hernández-Sánchez et al ., 2019 ; Gómez-Calderón y Estrada-León, 2019 ) aunque los niveles de Rp son más altos en SAR.
El CV que presentan las dos variables evaluadas, son relativamente altos lo que indica que la Ɵv y Rp mostraron una variabilidad media, en los dos sistemas de manejo del suelo. De acuerdo con Pinzón-Gómez et al . (2016) , variables con CV> 65% se consideraron con una alta variabilidad, con CV entre 25 y 65% se calificaron de variación media y aquellas con <25% fueron consideradas de baja variabilidad.
En este análisis, las variables evaluadas presentan una variabilidad media; sin embargo, la utilización de estos valores en métodos geoestadísticos puede generar conclusiones robustas. Este enfoque coincide con estudios previos en los que se ha utilizado el análisis espacial en las propiedades del suelo para determinar patrones de variabilidad espacial ( Subhash et al ., 2025 ).
En las Figuras 1 y 2 se muestran los histogramas de frecuencia correspondientes a ambas variables.
En relación con los valores de asimetría para el caso de θᵥ en las dos profundidades evaluadas, el sistema SAR presento valores negativos, lo que indica que la distribución de los datos mostró una cola hacia la izquierda, concentrando la mayoría de los valores en rangos altos, como se evidencia en los histogramas de θᵥ ( Figura 1a y 1b ). Por su parte, para el caso de Rₚ, la asimetría fue positiva, mostrando una ligera cola hacia la derecha y reflejando que la mayoría de los datos se concentran en valores bajos ( Figura 1c ).
En el caso del sistema convencional, el comportamiento de θᵥ y Rₚ mostraron valores altos de asimetria positiva, lo que indica que la distribución de los datos presentan una cola hacia la derecha, concentrando la mayoria de los valores en rangos bajos como se muestran en los histogramas.
De acuerdo con algunos reportes de la literatura, para una distribución normal y simétrica, estos coeficientes deberían ser iguales a 0 y 3 para asimetría y Kurtosis respectivamente ( Adhikari et al ., 2009 ). Para comprobar la normalidad se realizó la prueba de bondad de ajuste de Kolmogorov-Smirnov, en ambas variables para los dos sistemas de manejo.
La variable de Ɵv a la profundidad de 5 cm arrojó un valor para el estadístico D= 0.0815 y un valor de p-value= 0.0113 y a 15 cm los estadísticos fueron de D= 0.0531 y un p-value= 0.3286; de acuerdo con estos resultados se puedo interpretar que solo la Ɵv a 15 cm presentó una distribución normal. En tanto que la variable Rp se obtuvo el estadístico D= 0.1807 y un valor de p-value= 6.164e-14 con lo cual se concluyó que los datos de esta variable no siguieron una distribución normal con un nivel de significancia de 0.05.
De acuerdo con este criterio, se puede apreciar que los valores de ambas variables evaluadas en el sistema convencional, para Ɵv a 5 cm los estadísticos fueron D= 0.2567 y p-value= 2.2e-16 mientras que para Ɵv a 15 cm los valores fueron D= 0.1864 y p-value= 7.142e-15, con lo cual se confirmó que los datos de esta variable no presentaron una distribución normal.
En el caso de Rp los valores estadísticos fueron D= 0.1483 y p-value= 2.2e-16, confirmando que no tuvieron una distribución normal. Sin embargo, es importante señalar que la mayoría de las propiedades fisicoquímicas de los suelos son sesgadas, es decir no siempre siguen una distribución normal ( Hammer et al ., 1998 ; Webster y Oliver, 2007 ).
La homogeneidad de varianzas se evaluó mediante la prueba de Levene ( Levene, 1960 ), cuyos resultados indicaron diferencias estadísticamente significativas entre los sistemas de manejo para las variables analizadas: resistencia a la penetración (Rp): F= 16.30; gl= 1 318; p< 0.001; humedad a 5 cm: F= 154.98; gl= 1 318; p< 0.001; humedad a 15 cm: F= 187.27; gl= 1 318, p< 0.001.
Con base en estos resultados, se aplicó la prueba no paramétrica de Wilcoxon, la cual es menos sensible a los supuestos de normalidad y homogeneidad de varianzas. Esta prueba mostró diferencias significativas entre los sistemas de manejo: Resistencia a la penetración: W= 24602; p< 0.001; humedad a 5 cm: W= 25 239; p< 0.001; humedad a 15 cm: W= 25384; p< 0.001 lo cual indico que existió un cambio en las propiedades evaluadas según el tipo de manejo de suelo.
Los mapas de variabilidad espacial de las dos propiedades físicas del suelo evaluadas en ambos sistemas de manejo se muestran en las Figuras 3a, 3b y 3c , y 4a, 4b y 4c . En el área del sistema SAR, en sus mapas ( Figura 3a y 3b ) se puede visualizar que los valores más altos de ϴv para la profundidad de 5 cm, se presentaron hacia la zona sur-centro y los valores menores en la parte norte y NW, mientras que el mapa correspondiente a la profundidad de 15 cm los valores más altos se presentaron en la zona centro-sur.
Lo anterior podría incidir en la variación de la respuesta productiva de los cultivos bajo estudio. El mapa de Rp del mismo sistema (SAR) muestra valores que oscilan de 0.4 a 3.6 MPa clasificados de bajo nivel de compactación. La mayor parte de la superficie presentó valores que fluctuaron de 0.4 a 0.8 MPa, con pequeños islotes o agregados cuyos valores de Rp estuvieron por encima de 0.8 hasta alcanzar el valor máximo de 3.6, localizados en los extremos norte y sur del área experimental ( Figura 3c ).
La representación de las estimaciones de ϴv y Rp muestran que la mayor parte del área experimental del sistema convencional presentó valores por debajo de 1% de ϴv, en la capa superficial de 5 cm de profundidad; mientras que en la capa de 15 cm los valores de ϴv oscilaron de 0.5 a 1%, con algunos pequeños islotes o agregados cuyos valores de la variable fueron de 2% ( Figura 4a y 4b ). En el caso de Rp, los valores estuvieron prácticamente por debajo de 1 MPa en toda el área experimental, con algunos pequeños agregados en la parte sur del área cuyos valores oscilaron de 1.2 a 3.2 MPa ( Figura 4c ).
Los valores de Rp representan la resistencia a la penetración del suelo, donde valores más altos indican mayor compactación y dificultad para el crecimiento radicular, mientras que valores bajos reflejan un suelo menos compacto y más favorable para las raíces ( Colombi et al ., 2019 ).
Con relación a la humedad del suelo ϴv esta fue generalmente baja en el sistema convencional, probablemente debido a la menor cobertura vegetal y la falta de residuos en la superficie, lo que probablemente aumento la evaporación, y afecto la estructura del suelo, limitando la retención de agua en el perfil.
Esto contrasto con el sistema SAR, donde los valores más altos de ϴv reflejaron mayor retención de agua por efecto del residuo dejado en la superficie como mantillo estos resultados son congruentes a los reportados por Li et al . (2019) .
Los resultados evidenciaron diferencias estadísticamente significativas entre los sistemas evaluados, con mayores valores de Rp y mayores niveles de humedad en el sistema regenerativo (SAR) en comparación con el sistema convencional (SAC). Lo cual evidencia los cambios en las propiedades del suelo según el sistema de manejo aplicado.
El laboreo de los suelos agrícolas produce, en la mayoría de los casos, un deterioro de las propiedades edafológicas del mismo y una baja en su productividad. Por tanto, incorporar buenas prácticas regenerativas en el manejo de los suelos, tales como la siembra directa y el mantenimiento de los residuos de cultivo sobre la superficie del suelo, es una manera de mejorar el manejo de la humedad e incrementar su conservación en el perfil.
Con base en lo anterior, se ha constatado en este trabajo que los parámetros de suelo (ϴv y Rp) evaluados, presentaron un buen nivel de dependencia espacial, especialmente en el sistema SAR, sugiriendo la necesidad de considerar la variabilidad espacial en áreas experimentales. La aplicación de la geoestadística para la caracterización espacial de los parámetros de suelo representa una ayuda importante para interpretar los resultados de los ensayos que se realizan en las áreas experimentales.
Por tanto, la distribución de las variables estudiadas, reflejada en los mapas, pudiera influir sobre la variabilidad del rendimiento. No obstante, la variación del rendimiento de los cultivos depende de un conjunto de factores y los parámetros de suelo sólo representan uno de ellos.
Galindo-Pacheco, J.; Vargas-Díaz, R.; Martínez-Niño, C. y Franco-Flórez, C. 2025. Análisis de variación espacial de la fertilidad del suelo para la delimitación de zonas de manejo homogéneo en agricultura de precisión. Revista Científica Dékamu Agropecuaria. 10(2):25-38. https://revista.unibagua.edu.pe/index.php/dekamuagropec/article/view/289.
Levene, H. 1960. Pruebas robustas de igualdad de varianzas. In: Olkin, I. Ed. Contribuciones a la probabilidad y la estadística, Stanford University Press, Palo Alto. Referencias-publicaciones de investigación científica. 278-292 pp. https://www.scirp.org/reference/ReferencesPapers?ReferenceID=2363177.
Subhash, M.; Sinha, N. K.; Kumar, J.; Mohanty, M.; Sahoo, R. N.; Jayaraman, S.; Kumar, N.; Rani, A.; Thakur, J. K.; Mandal, A.; Kumar, D.; Mishra, R. and Prabhakar, M. 2025. Spatial variability of soil physicochemical properties in soybean wheat belts in Vertisols of central India. Scientific Reports. 15(1):33830. https://doi.org/10.1038/s41598-025-03540-4.