Estimación de la humedad del suelo mediante regresiones lineales múltiples en Llano Brenes, Costa Rica
Fuente:
Redalyc
Guardado en:
| Autor principal: | |
|---|---|
| Formato: | Artículo científico |
| Lenguaje: | es |
| Publicado: |
Universidad de Costa Rica
2022
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | |
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|---|---|
| author | Teresa Palominos-Rizzo |
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| contents | Estimación de la humedad del suelo mediante regresiones lineales múltiples en Llano Brenes, Costa Rica Teresa Palominos-Rizzo Mario Villatoro-Sánchez Alfredo Alvarado-Hernández Víctor Cortés-Granados Darwin Paguada-Pérez Agrociencias Coffea zona tropical Contenido de agua en el suelo Introducción. La humedad del suelo es una variable muy importante en el suministro de agua para la agricultura y es su principal recurso. Sin embargo, su medición en campo suele presentar limitaciones, por lo que su predicción es necesaria para diversas actividades de planificación agrícola e investigación. Objetivo. Predecir la humedad diaria del suelo a escala de cultivo, a partir de información meteorológica mediante modelos de regresión lineal múltiple. Materiales y métodos. El estudio se desarrolló en Llano Brenes, Alajuela, Costa Rica. Se instalaron sensores de reflectometría de dominio temporal (TDR) y registraron información cada veinte minutos de humedad de suelo desde noviembre 2018 a diciembre 2019. El suelo se clasificó a nivel taxonómico como Lithic Ustorthents, en una finca con cultivo de café en producción. Se tomaron muestras de suelo no disturbadas para la calibración de los TDR y se realizó un análisis de estabilidad temporal. El primer modelo (RLM1) fue una regresión lineal múltiple con variables meteorológicas, en el segundo modelo (RLM2) además de las variables meteorológicas, se separó la precipitación en subperíodos, los cuales se introdujeron como variables “dummy”, mientras que el tercer modelo (PCA) consistió en un análisis de componentes principales y un modelo de regresión lineal. Resultados. Los modelos RLM2 (R2 = 0,838) y PCA (R2 = 0,823) presentaron un mejor desempeño en comparación con el modelo RLM1 (R2 = 0,540). Sin embargo, el modelo RLM2 se consideró más útil, debido a su simplicidad y a que presentó los mejores indicadores de bondad de ajuste. Conclusión. Los modelos de regresión lineal con variables meteorológicas permitieron estimar la humedad del suelo, debido a que esta tendió a seguir los patrones estacionales y las variaciones de la precipitación, tal como se observó en el RLM2 con la separación de subperíodos. 2022 artículo científico 2215-3608 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=43769732016 https://www.redalyc.org/journal/437/43769732016/ https://www.redalyc.org/journal/437/43769732016/html/ https://www.redalyc.org/journal/437/43769732016/43769732016.epub https://www.redalyc.org/journal/437/43769732016/movil https://doi.org/10.15517/am.v33i2.47872 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=437 Agronomía Mesoamericana application/pdf Universidad de Costa Rica Agronomía Mesoamericana (Costa Rica) Num.2 Vol.33 |
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| institution | Redalyc |
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| publisher | Universidad de Costa Rica |
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