Definition of Agricultural Management Units in an Inceptisol of the Casanare Department (Colombia)
| Autor: | Andrés Javier Peña Quiñones, Yolanda Rubiano Sanabria, Ricardo Alexander Peña Venegas |
|---|---|
| Jazyk: | angličtina |
| Rok vydání: | 2013 |
| Předmět: | |
| Zdroj: | ORINOQUIA, Volume: 17, Issue: 2, Pages: 230-237, Published: DEC 2013 Repositorio Digital Universidad de los LLanos Universidad de los Llanos instacron:Universidad de los Llanos |
| Popis: | Titulo en Español: Definición de Unidades de Gestión Agrícola en un Inceptisol del departamento de Casanare Colombia.Titulo en portugues: Definição de Unidades de Gestão Agrícola em um Cambissolo do departamento Casanare (Colômbia)Abstract: Sixty-four representative samples of the 20 cm of shallow soil were taken in an Oxic Dystrudept of the Eas- tern Mountain Ridge foothills (Casanare, Colombia), on a 58-hectare farm using a nested sampling of four levels. The measured properties correspond to those that determine crop yields. The principal components technique was used for data analysis. Thus, we generated a variable to classify soil with a comprehensive approach called First Principal Component (PC1), which explained 78% of the variation found in the data of the properties that affect specifically crop production. PC1 proved to be a regionalized variable and interpola- ted via Kriging on the map of the farm. The positive and negative values of this new variable (PC1) determined the UMH for the establishment of commercial crops in the farm.Key words: Variability, Soils, Principal Component Analysis, Site-Specific Management.Resumen: En un Oxic Dystrudept del piedemonte de la Cordillera Oriental (Casanare, Colombia), en una finca de 58 hectáreas, se tomaron 64 muestras representativas de los 20 cm superficiales del suelo utilizando un muestreo anidado de cuatro niveles. Las variables medidas corresponden a aquellas que determinan los rendimientos de los cultivos. La técnica utilizada para el análisis de los datos fue la de componentes principales; en ese sentido, se generó una variable para clasificar el suelo con un enfoque integral, llamado Primer Componente Principal (PC1), la cual explicó el 78% de la variación encontrada en los datos de las variables que inciden de manera específica sobre la producción de cultivos. El PC1 demostró ser una variable regionalizada y se interpoló vía Kriging sobre el mapa de la finca. Los valores positivos y negativos de esta nueva variable (PC1) determinaron las UMH con miras al establecimiento de cultivos comerciales dentro de la explotación.Palabras clave: Variabilidad, Suelos, Análisis de Componentes Principales, Manejo por Sitio Específico.Resumo: Num Oxic Dystrudept de piedemonte da cordilheira Oriental (Casanare, Colômbia) numa fazenda de 58 hec- tares, foram tomadas 64 amostras representativas dos 20 cm superficiais do solo utilizando uma amostragem aninhada de quatro níveis. As variáveis medidas correspondem a aquelas que determinam os rendimentos das culturas. A técnica utilizada para a analise dos dados foi de dos componentes principais, nesse sentido de gerou uma variável para classificar o solo com enfoque integral, chamado Primeiro Componente Principal (PC1), a qual explicou o 78% da variação encontrada nos dados das variáveis que incidem de maneira es- pecifica sobre a produção de cultivos. O PC1 demostrou ser uma variável regionalizada e foi interpolada via Kriging sobre o mapa da fazenda. Os valores positivos e negativos desta nova variável (PC1) determinaram as UMH para o estabelecimento de culturas comerciais dentro da exploração.Palavras chave: Variabilidade, Solos, Analise de Componentes Principais, Manejo por Sitio Específico. Sixty-four representative samples of the 20 cm of shallow soil were taken in an Oxic Dystrudept of the Eastern Mountain Ridge foothills (Casanare, Colombia), on a 58-hectare farm using a nested sampling of four levels. The measured properties correspond to those that determine crop yields. The principal components technique was used for data analysis. Thus, we generated a variable to classify soil with a comprehensive approach called First Principal Component(PC1), which explained 78% of the variation found in the data of the properties that affect specifically crop production. PC1 proved to be a regionalized variable and interpolated via Kriging on the map of the farm. The positive and negative values of this new variable (PC1) determined the UMH for the establishment of commercial crops in the farm.Key words: Variability; Soils; Principal Component Analysis; Site-Specific Management. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
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