Examinando por Materia "Spatial interpolation"

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Modelado espacial de propiedades fisicoquímicas y fertilidad del suelo en sistemas agrícolas tropicales bajo distinta heterogeneidad estructural mediante UAV multiespectral y geoestadística
(Facultad de Ciencias Agropecuarias, Universidad Nacional de Trujillo, 2026-04-27) Vega Herrera, Sergio Sebastián; Ysuiza Perez, Alfredo; Perez Tello, Mónica; Goicochea Pinchi, Diego; Rios Rios, Raúl Martín; Dominguez Yap, Percy; García, Leonela; Barrera Torres, Cicerón; Oliva Cruz, Carlos Alberto; Santillán Gonzáles, Manuel Dante; Arratea Pillco, David; Alejos Patiño, Italo
La variabilidad espacial del suelo condiciona la eficiencia productiva, la gestión de nutrientes y la sostenibilidad de los sistemas agrícolas tropicales, especialmente en contextos donde la heterogeneidad limita la implementación de estrategias de manejo sitio-específico. En este estudio se comparó el desempeño de un flujo analítico basado en imágenes UAV multiespectrales, regresión lineal múltiple (MLR) e interpolación geoestadística en dos sistemas agrícolas con distinta heterogeneidad, un sistema multicultivo a escala de estación y un sistema arrocero con diferentes densidades de siembra, ambos ubicados en la Estación Experimental Agraria El Porvenir (San Martín, Perú). Se analizaron 60 muestras en el componente multicultivo y 27 en el sistema arrocero, georreferenciadas a 30 cm de profundidad, evaluando pH, conductividad eléctrica, nitrógeno, fósforo, potasio, carbono orgánico del suelo y textura. Se aplicó un flujo analítico homogéneo en ambos sistemas (correlación de Spearman, MLR stepwise y kriging ordinario). Los resultados evidenciaron diferencias marcadas en el desempeño predictivo, en el sistema arrocero se alcanzaron valores de R² de prueba de 0,93 para nitrógeno y 0,88 para fósforo, mientras que en el sistema multicultivo los mayores R² fueron 0,42 para conductividad eléctrica y 0,37 para limo. Asimismo, los índices espectrales basados en NIR y red edge mostraron mayor asociación con los atributos edáficos evaluados. Los resultados demuestran que el desempeño depende de la heterogeneidad estructural del sistema, donde entornos más homogéneos favorecen la predicción puntual, mientras que sistemas más heterogéneos potencian la zonificación y delimitación de unidades de manejo
Spatial assessment of heavy metal contamination in agricultural soils of the lower Chancay–Huaral valley, Peru
(Wiley, 2026-05-29) Samaniego Vivanco, Tomás Daniel; Ramirez Aparicio, Jorge Adrian; Solórzano Acosta, Richard Andi
Soil contamination by heavy metals (HMs) poses a potential threat to agricultural productivity and food security, particularly in rapidly developing coastal regions. This study evaluates the spatial distribution and contamination levels of cadmium (Cd), copper (Cu), lead (Pb), zinc (Zn), and manganese (Mn) in agricultural soils from the Huaral, Chancay, and Aucallama districts of the Lima region, Peru, an area undergoing urban expansion, mining concessions, and the establishment of a new international port. A total of 88 soil samples were analyzed for metal concentrations using microwave plasma atomic emission spectrophotometry (MP-AES), along with key physicochemical properties. Geostatistical interpolation techniques, including ordinary kriging (OK) and cokriging (CK), were applied to generate spatial prediction maps for each element. The geo-accumulation index (Igeo) and contamination factor (CF) were used to determine the contamination status. Mean Igeo values ranged from −0.59 to −0.46, while mean CF values ranged from 1.09 to 1.21, indicating generally unpolluted to moderately polluted conditions. Although maximum values reached 1.41 for Igeo and 4.21 for CF, these were spatially localized. Results revealed that most metal concentrations remained below the Peruvian Environmental Quality Standards for agricultural soils, suggesting predominantly natural geochemical origins. However, a small proportion of samples showed slight and localized exceedances (4.54% for Cd and 3.41% for Mn). For elements not regulated under national standards, international guidelines were considered, further supporting the absence of widespread anthropogenic contamination. Higher concentrations of Cd, Cu, Zn, Pb, and Mn were spatially clustered in the north-central sector of the study area, suggesting responses to soil properties such as pH, texture, and moisture. Notably, areas of higher concentration did not coincide with zones of higher contamination indices, indicating limited anthropogenic influence. However, proximity to urban expansion, mining activities, and port infrastructure highlights the need for continuous soil monitoring to prevent accumulation and ensure agricultural sustainability.