Cómo realizar correctamente los muestreos de suelo

El análisis de suelo es un estudio que se realiza para determinar su contenido y evaluar la disponibilidad de nutrientes para las plantas. Normalmente, las pruebas de suelo se realizan cada tres o cinco años. Se toman muestras de suelo en el terreno, se envían a un laboratorio y se analizan.

Se pueden determinar más de 40 propiedades del suelo durante el análisis. Los indicadores más comunes son el contenido de materia orgánica (humus), el nivel de acidez del suelo, y la disponibilidad de fósforo, potasio, nitrógeno y otros elementos.

En OneSoil, creemos que lo más racional es muestrear el suelo por las zonas de productividad del campo.

Las zonas de productividad son áreas de un lote con diferentes potencialidades de rendimiento. Una zona de alta productividad es un área que ha tenido rendimientos mas altos que el promedio del lote durante varias temporadas. Por el contrario, una zona de baja productividad es una zona donde se han obtenido rendimientos mas bajos que el promedio del lote año tras año, mientras que una zona de productividad media ofrece rendimientos medios.

El principal objetivo de definir las zonas de productividad es prever la distribución de los rendimientos para la siguiente temporada. Cuanto mayor sea la calidad de los mapas de productividad, más precisamente se podrán predecir los rendimientos.

En OneSoil Yield, creamos mapas de zonas de rendimiento utilizando nuestro algoritmo exclusivo. Este método nos permite construir mapas de zonas de rendimiento con una precisión impresionante, la más precisa que hemos encontrado en el mercado hasta ahora.

Las técnicas de muestreo y los métodos de análisis de suelo pueden variar considerablemente de un país o región a otro. Muchas empresas dividen el campo en una cuadrícula con parcelas cuadradas o rectangulares, tomando de 10 a 20 muestras de suelo de cada parcela para obtener una muestra mixta. En algunos casos, las muestras de suelo pueden tomarse en puntos específicos del campo con coordenadas fijas, y luego se interpolan los valores de las propiedades del suelo.

No vamos a entrar en detalles sobre cuáles son los mejores métodos para estudiar el contenido de nutrientes; creemos que sabrás cuál es el mejor método para tu suelo.

Consideremos un campo en la parte central de Ucrania. Los suelos son de chernozem, con una composición granulométrica de arcilla. En la aplicación OneSoil Yield, las zonas de productividad del campo se presentan de la siguiente manera:

Nuestro algoritmo ha generado un mapa de productividad del campo basándose en cinco de las siete temporadas disponibles. Es decir, durante cinco de las siete temporadas, la vegetación del campo se distribuyó siguiendo el mismo patrón. Esto implica que las zonas de alta y baja productividad se mantienen consistentes año tras año.

Utilizando las zonas de productividad, podemos prever la distribución de los rendimientos para la próxima temporada: las zonas "rojas" probablemente tendrán rendimientos más bajos, mientras que las zonas "verdes" probablemente tendrán rendimientos más altos.

Podemos incluso intentar comprender por qué la productividad se distribuye de esta manera en dichas zonas. Examinemos más de cerca la topografía y el brillo del suelo (indicativo de la distribución del humus):

Como podemos observar, la zona de alta productividad se encuentra en áreas con suelo más oscuro, lo que indica un alto contenido de materia orgánica y humedad, y se sitúa principalmente en las áreas más bajas. Por otro lado, la zona de baja productividad se encuentra en terrenos elevados y en pendientes con suelo más claro, lo que indica un menor contenido de materia orgánica y humedad. Esto sugiere que en las zonas de baja productividad puede haber erosión del suelo y que los rendimientos en estas áreas están limitados por las bajas reservas de humedad.

Tenemos datos de rendimiento para este campo para el año 2021. Para evaluar la calidad de nuestras zonas de productividad, vamos a compararlas con estos datos de rendimiento:

Las zonas de productividad se correlacionan bien con los datos de rendimiento. Esto confirma la calidad de las zonas de rendimiento de OneSoil.

Para determinar la mejor manera de seleccionar las zonas en el campo para el análisis agroquímico, nos guiaremos por el mapa de rendimiento.

Dividimos el campo en una cuadrícula de áreas. A la izquierda, se observa una cuadrícula regular sin tener en cuenta las zonas de productividad. A la derecha, se muestran las parcelas para el análisis agroquímico basadas en las zonas de productividad.

Para ambos mapas, el campo se dividió en 23 parcelas, cada una con un tamaño medio de 4,6 hectáreas.

Ahora vamos a superponer nuestras zonas seleccionadas en el mapa de rendimiento y ver cómo se correlacionan los datos que obtenemos del análisis del suelo con los datos de rendimiento.

Para obtener una muestra de suelo, realizamos 15 muestras de suelo de diferentes ubicaciones dentro de la misma parcela y las enviamos al laboratorio. Recibimos los valores del contenido de nutrientes dentro de los límites de la parcela e intentamos extraer conclusiones a partir de ellos.

Dado que en una misma parcela pueden coexistir suelos muy diversos con diferentes fertilidades potenciales, los datos obtenidos pueden resultar no representativos. En las parcelas de la cuadrícula "roja", los rendimientos pueden variar de 7 t/ha a 13 t/ha, es decir, pueden variar casi al doble.

En resumen, obtendrás resultados muy inexactos para 10 de las 23 parcelas. No se pueden utilizar estos datos para entender cómo se relacionan los rendimientos del campo con el humus, el fósforo y otros elementos. En consecuencia, es imposible interpretar correctamente la situación en el campo y planificar acciones para mejorar la calidad del suelo con estos datos. En resumen, la mitad de tu inversión en análisis agroquímico se desperdiciará.

Si realizamos 15 muestras de suelo en cada una de las parcelas designadas por zonas de productividad, éstas serán mucho más similares entre sí dentro de la misma parcela.

No hay parcelas en las que los rendimientos varíen considerablemente. Los datos de la mitad de las parcelas resultaron ser precisos, y los de la otra mitad, muy precisos.

Con este mapa, es mucho más fácil entender cómo el contenido de diferentes elementos en el suelo se correlaciona con el rendimiento. Por ejemplo, puede mostrarse dónde los rendimientos más bajos se correlacionan con una deficiencia de fósforo. Este enfoque facilita y precisaría mucho más la planificación de las próximas acciones para mejorar el suelo, por el mismo costo y con el mismo número de muestras de suelo.

Extra: Consideremos el mapa de brillo del suelo, que también está disponible en la aplicación OneSoil Yield. El brillo del suelo tiene una fuerte correlación con el contenido de humus. Un suelo oscuro indica mucho humus, mientras que un suelo claro indica poco humus.

Si tomas muestras en una cuadrícula regular, estas mostrarán que en muchas zonas el contenido de humus varía varias veces.

Si utilizas zonas de productividad, obtendrás una imagen bastante precisa de qué áreas tienen más humus y cuáles tienen menos. Y el contenido de humus es el principal parámetro agroquímico que afecta la productividad del suelo.

La conclusión principal: el uso de zonas de productividad mejora significativamente la calidad del análisis agroquímico. Con el mismo número de muestras, obtendrás una imagen mucho más completa del suelo que si tomas muestras en parcelas con una cuadrícula regular.