Predicción de carbono orgánico y nitrógeno total en suelos forestales y de zonas áridas mediante espectroscopía de la reflectancia VIS-NIR

Date
2019-06
Authors
Esquivel Valenzuela, Berenice
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Publisher
Universidad Autónoma Chapingo
Abstract
El cuidado de los suelos depende del conocimiento de sus propiedades físicas, químicas y biológicas. El carbono (C) y el nitrógeno (N) son indicadores importantes de la calidad del suelo, sin embargo, los métodos de análisis de éstos elementos son costosos y laboriosos. El uso de la espectroscopía VIS-NIR se ha desarrollado ampliamente en los últimos decenios, dicha técnica es rápida, eficaz y no destructiva. El objetivo de este trabajo fue analizar la capacidad de la espectroscopia VIS-NIR para la generación de modelos de predicción de carbono orgánico y nitrógeno total contenidos en suelos forestales y de zonas áridas de México. Los análisis convencionales para C y N total se realizaron por combustión seca, y el carbono inorgánico (CI) se determinó mediante el calcímetro de Bernard. Los modelos de predicción se desarrollaron en un equipo FOSS NIR System 6500. Los modelos se evaluaron con base en el coeficiente de determinación (R2) y la relación entre el error estándar de predicción y la desviación estándar de las muestras (RPD). El modelo para suelos forestales se desarrolló con 599 muestras. En la calibración, los valores de R2 fueron de 0.93 y 0.88 para CO y NT, respectivamente. Los valores de RPD fueron mayores a 2 para ambas propiedades. En los tres modelos desarrollados para zonas áridas, se utilizaron 429, 750 y 1298 muestras respectivamente. En ambas propiedades, el modelo con la mayor capacidad de predicción presentó valores de R2 y RPD de 0.87 Y 2.37 respectivamente. Para NT, el valor de R2 fue 0.83 y el de RPD fue 2.13. El presente estudio confirma la utilidad de la espectroscopia VIS-NIR para la predicción de CO y NT en suelos forestales y de zonas áridas de México.
Description
Tesis (Doctorado en ciencias en recursos naturales y medio ambiente en zonas áridas)
Keywords
suelo, espectro infrarrojo, propiedades químicas, modelos de predicción, quimiometría
Citation