Examinando por Autor "Mercado Chinchay, Ruth Lizbeth"

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Spatial Modelling of Soil Quality and Lime Requirement for Precision Management in Humid Tropical Coffee Systems
(MDPI, 2026-02-25) Díaz Chuquizuta, Henry; Mejia Maita, Sharon Yahaira; Mercado Chinchay, Ruth Lizbeth; Arroyo Julca, Michell Karolay; Ore Valeriano, Ruddy Adely; Díaz Chuquizuta, Percy; Manrique Gonzales, Luis Fernando; Sánchez Ojanasta, Martín; Quispe Matos, Kenyi Rolando
Soil heterogeneity and acidity are major constraints to Coffea arabica production in the Amazonian soils of Peru. This study developed a spatial predictive framework that integrates a weighted Soil Quality Index (SQIw) and geostatistical modelling (Regression–Kriging and Ordinary Kriging) to estimate lime requirements (LRs) and delineate management zones. A total of 69 coffee-cultivated soil samples were analysed, and spectral information (NDVI) was incorporated to estimate relative yield (RR). Multivariate analysis defined a Minimum Data Set (MDS) composed of exchangeable Na, available P, pH and silt percentage; the highest weights were assigned to P (Wi = 0.292) and pH (Wi = 0.276). SQIw exhibited wide variability (0.01–0.87; CV = 51.8%) and was grouped into five classes, with low (43.5%)- and very low (21.7%)-quality classes predominating. SQIw showed a strong relationship with RR (r = 0.64). Geostatistical models performed differently between localities: in Nuevo Huancabamba, Regression–Kriging improved prediction accuracy (SQIw: R² = 0.58; LR: R² = 0.396), whereas in San José de Sisa, Ordinary Kriging provided better fits only for LRs (R² = 0.32). Nuevo Huancabamba is dominated by moderate-to-high-quality soils (87.29%; SQIw > 0.6) and low lime requirements (74.94%; <0.84 t ha⁻¹), in contrast with San José de Sisa, where low-quality soils prevail (89.45%; SQIw < 0.4) alongside high LRs (75.26%; 2.54–7.13 t ha⁻¹). The resulting maps enable targeted interventions—precision liming and focused P fertilisation—to correct acidity and phosphorus deficiency, thereby improving input-use efficiency and enhancing the sustainability of Amazonian coffee systems.
Spatial modelling of soil quality index using regression–kriging and delineation of nutrient management zones in high-Andean quinoa fields, southern Peru
(MDPI, 2025-12-29) Cuellar Condori, Nestor Edwin; Mejia Maita, Sharon Yahaira; Quiñones Trejo, Robert Adrián; Mercado Chinchay, Ruth Lizbeth; Silva Ali, Cristhian; Chávez Zea, Karla Licelly; Ccosi, Elvis; Cahuide, Madeleiny; Quispe Matos, Kenyi Rolando
The pronounced heterogeneity of high-Andean soils constitutes a critical constraint to the sustainable productivity of quinoa in southern Peru, where current yields (1.6 t ha⁻¹) remain well below potential (>5 t ha⁻¹). This study aimed to develop a spatially predictive model of a weighted soil quality index (SQIw), the edaphic supply of nitrogen (N), phosphorus (P) and potassium (K), and the agricultural gypsum requirement by integrating edaphoclimatic covariates through regression–kriging. A total of 198 quinoa-cultivated soil samples were analysed; a minimum data set (MDS) was defined using correlation and principal component analyses, and regression–kriging was applied to map SQIw and the variables of interest. The MDS comprised electrical conductivity (EC), organic matter (OM), available P, exchangeable Na, sand, clay, and effective cation exchange capacity (ECEC); exchangeable Na (Wi = 0.160) and available P (Wi = 0.158) received the largest weights in the SQIw. SQIw values ranged from 0.22 to 0.84 and supported a five-class soil quality taxonomy; spatial modelling revealed a dominance of moderate-quality soils across the territory (85.21% of the agricultural area, 13,461.19 ha). The model achieved R² = 0.56, RMSE = 0.05, and MAE = 0.04 for SQIw. Most of the area (12,175.65 ha; 77%) exhibited an intermediate gypsum requirement (9.73–14.33 t ha⁻¹). Nitrogen and phosphorus showed the greatest territorial limitations, whereas potassium was largely non-limiting (84.82–570.17 kg ha⁻¹). These results indicate that sodicity and N–P deficiencies are the primary functional constraints; the generated maps enable prioritisation of gypsum amendments and targeted variable-rate fertilisation strategies to optimise the sustainability of quinoa production in the Altiplano.
Variación espacial de la fertilidad del suelo en la EEA Santa Ana
(Instituto Nacional de Innovación Agraria (INIA), 2026-02-10) Quispe Matos, Kenyi Rolando; Carbajal Llosa, Carlos Miguel; Mejia Maita, Sharon Yahaira; Fernandez Puquio, Albert Einstein; Mercado Chinchay, Ruth Lizbeth; Ore Valeriano, Ruddy Adely; Pizarro Carcausto, Samuel Edwin; Alejandro Mendez, Lidiana Rene; Solórzano Acosta, Richard Andi; Cruz Luis, Juancarlos Alejandro
La degradación de los suelos en las regiones altoandinas del Perú constituye un problema relevante debido a su impacto directo en la productividad agrícola y la sostenibilidad de los sistemas productivos. La pérdida progresiva de cobertura vegetal contribuye significativamente a este proceso, dado que incrementa la erosión, disminuye la capacidad de retención de agua y compromete la estructura física del suelo (Vanacker et al., 2022). Esta situación se ve intensificada por la alta variabilidad de la fertilidad del suelo y por las prácticas de manejo inadecuadas que reducen la eficiencia de los fertilizantes (Quispe et al., 2024). Asimismo, las bajas temperaturas, propias de estos ecosistemas, reducen la velocidad de descomposición de la materia orgánica, lo que favorece la acumulación de carbono orgánico en el suelo y retrasa la mineralización de nutrientes, limitando su disponibilidad inmediata para los cultivos (Liu et al., 2025). Esta dinámica es propia de los ecosistemas fríos y debe considerarse en el manejo de la fertilidad, dado que influye directamente en la respuesta de los sistemas agrícolas y en la eficiencia de las prácticas de fertilización. En la provincia de Huancayo, departamento de Junín, la degradación de suelos se ha intensificado como consecuencia de un acelerado proceso de urbanización registrado en las últimas décadas, impulsado por factores económicos, demográficos y sociales. A ello, se suma la deposición atmosférica de elementos tóxicos provenientes de zonas mineras, la cual ha promovido la conversión de tierras agrícolas en áreas urbanas. Como consecuencia, la cobertura vegetal y la capacidad natural de almacenamiento de agua se ha reducido, deteriorando la calidad ambiental y acelerando la degradación del suelo (Haller, 2017). Frente a este escenario, el monitoreo continuo de la fertilidad del suelo se vuelve esencial para planificar la producción agrícola de manera sostenible y corregir oportunamente deficiencias o excesos en los parámetros edáficos. Sin embargo, la carencia de herramientas técnicas que permitan una interpretación espacial precisa de las propiedades fisicoquímicas del suelo, limita la toma de decisiones en la fertilización de los cultivos. La integración de enfoques de agricultura de precisión, geoestadística, análisis de suelos y sistemas de información geográfica (SIG) permiten abordar esta limitación. El uso de métodos como la interpolación kriging, índice de Moran y análisis de variogramas facilitan la identificación de patrones espaciales, mejoran la interpretación de la variabilidad edáfica y aportan información clave para la gestión diferenciada de los suelos. Esta información constituye una base sólida para diseñar estrategias de fertilización por zonas, optimizando el uso de insumos y contribuyendo a la conservación de la salud del suelo a largo plazo (Culman et al., 2021; Chinea-Horta y Rodríguez-Izquierdo, 2021). En este contexto, el presente manual tiene como objetivo evaluar la fertilidad del suelo y su variación espacial en la Estación Experimental Agraria Santa Ana, con la finalidad de generar información técnica que contribuya a la planificación agrícola y al fortalecimiento de los sistemas productivos de la región. Para ello, se propone diagnosticar el estado actual de la fertilidad del suelo e identificar sus principales limitantes; elaborar mapas de variabilidad espacial de las propiedades edáficas que permitan reconocer diferencias en la calidad del suelo; así como formular estrategias de manejo de la fertilidad orientadas a optimizar el uso de fertilizantes y enmiendas, incrementar la productividad, y promover la sostenibilidad de los sistemas agrícolas y pecuarios de la estación.