Spatial modeling of soil organic carbon with NIR and environmental covariates in the municipality of Villavicencio
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Autores
Diaz Garcia, Nubia Cristina
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Inglés
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Resumen
El suelo es el mayor reservorio de carbono orgánico en la biosfera después del océano. La
acumulación de carbono orgánico del suelo está controlada por varios factores naturales y
antropogénicos, incluidos el clima, el relieve, la vegetación y las propiedades intrínsecas del
suelo. La interacción entre estos factores modifica significativamente el impacto de la
concentración de carbono en la atmósfera bajo la respuesta de los flujos de CO2 del suelo.
Evaluar el contenido de carbono orgánico del suelo (%) para grandes áreas es costoso y
requiere mucho tiempo debido a su gran variabilidad espacial. La espectroscopia de
reflectancia en el infrarrojo cercano es una herramienta rápida y económica para medir esta
propiedad. En el presente estudio, se utilizó el modelado de regresión espacial de algunas
covariables ambientales para estimar el carbono orgánico del suelo superficial (0-30 cm) en
el Piedemonte Depositacional del municipio de Villavicencio (Meta). Las observaciones de
campo georreferenciadas se cruzaron con información raster de parámetros de terreno, datos
climáticos, índice de vegetación normalizado, contenido de arena, arcilla y limo y espectros de
suelos. El análisis exploratorio de los datos mostró autocorrelación espacial positiva para el
área de estudio, por lo que fue necesario considerarlos en la modelación. La elevación, la
profundidad del valle, la dirección del flujo, el índice de vegetación, los espectros de suelos y
los contenidos de arena y arcilla fueron los predictores más importantes del carbono orgánico
(%) en el área de estudio. Con esta propuesta se estimó el carbono en cada uno de los puntos
muestreados, lo que puede ser útil para tomar acciones en aquellas regiones donde la calidad
del suelo se ve comprometida.
Abstract
Soil is the largest reservoir of organic carbon in the biosphere after the ocean. Soil organic
carbon accumulation is controlled by several natural and anthropogenic factors including
climate, relief, vegetation and intrinsic soil properties. The interaction between these factors
significantly modifies the impact of carbon concentration in the atmosphere under the
response of CO2 fluxes from the soil. Assessing soil organic carbon content (%) for large areas
is costly and time consuming due to its large spatial variability. Near-infrared reflectance
spectroscopy is a fast and inexpensive tool to measure this property. In the present study,
spatial regression modeling of some environmental covariates was used to estimate topsoil
organic carbon (0-30 cm) in the Depositional piedmont of the municipality of Villavicencio
(Meta). The georeferenced field observations were cross-referenced with raster information
of 15 terrain parameters, climatic data, normalized vegetation index, sand, clay and silt
content and soil spectra. The exploratory analysis of the data showed positive spatial
autocorrelation for the study area, so it was necessary to consider them in the modeling.
Elevation, valley depth, flow direction, vegetation index, soil spectra, and sand and clay
contents were the most important predictors of carbon in the study area. With this proposal,
the carbon in each of the polygons was estimated, which can be useful for taking actions in
those regions where soil quality is compromised (Texto tomado de la fuente).
Descripción
ilustraciones, diagramas, mapas, tablas