Variación espacial de la fertilidad del suelo en la EEA Chincha

Abstract

En la región de Ica, ubicada en la costa centro-sur del Perú, el sector agropecuario constituye una de las principales actividades económicas, siendo la tercera con mayor aporte al valor agregado bruto departamental. La región destaca por su producción agrícola orientada tanto a la exportación, con cultivos como espárrago, uva y palta, como al mercado interno, donde sobresalen el maíz amarillo duro, el camote y la papa. Asimismo, Ica se caracteriza por presentar extensas áreas desérticas y un clima cálido y seco, condiciones que influyen de manera significativa en la disponibilidad de recursos hídricos, la fertilidad de los suelos y el manejo de los sistemas de producción agrícola (Banco Central de Reserva del Perú, 2022). En los ecosistemas áridos —como los presentes en la región Ica—, la degradación de los suelos constituye una de las principales limitantes para la producción agrícola, siendo la salinización uno de los procesos más frecuentes debido a las condiciones naturales del entorno (Sakadevan y Nguyen, 2010). Esta problemática puede intensificarse por prácticas inadecuadas de manejo del agua de riego y por el uso excesivo de fertilizantes sintéticos (Mukhopadhyay et al., 2021). Además, los suelos de estas zonas suelen presentar bajos contenidos de materia orgánica, limitada fertilidad natural y valores elevados de pH (Hag Husein et al., 2021). Por estas razones, resulta fundamental promover la adopción de herramientas y estrategias de agricultura de precisión que contribuyan a optimizar el uso de los recursos, mejorar la productividad de los cultivos y garantizar la sostenibilidad de los sistemas agrícolas en el largo plazo. El monitoreo sistemático de la fertilidad del suelo constituye un componente esencial para la gestión sostenible de la producción agrícola. La integración de herramientas de agricultura de precisión, análisis de suelos, técnicas geoestadísticas y Sistemas de Información Geográfica (SIG) permite caracterizar y modelar la variabilidad espacial de los nutrientes mediante métodos como la interpolación kriging, el índice de Moran y el análisis de semivariogramas. La información generada a partir de estas herramientas facilita la delimitación de zonas de manejo específicas y el diseño de estrategias de fertilización diferenciada, optimizando la eficiencia en el uso de insumos, reduciendo costos de producción y contribuyendo a la conservación de la calidad y productividad del suelo en el largo plazo (Culman et al., 2021; Chinea-Horta y Rodríguez-Izquierdo, 2021). En este contexto, el presente manual tiene como objetivo estudiar la variabilidad espacial de la fertilidad del suelo de la EEA Chincha mediante la evaluación e interpretación de sus propiedades fisicoquímicas y la aplicación de herramientas de análisis espacial. Como resultado, se elaboran mapas temáticos de fertilidad que permiten identificar áreas con características homogéneas, proporcionando una base técnica para formular recomendaciones orientadas a un manejo más eficiente del suelo y de la fertilización.