Factores relacionados con la variabilidad espacial del carbono orgánico del suelo en una microcuenca Mexicana

• Olimpya Aguirre-Salado Autonomous University of Chapingo, Department of Crop Science. Km 38.5 Hw. Mexico-Texcoco, Chapingo. Postal Code 56230. Texcoco, State of Mexico, Mexico https://orcid.org/0000-0003-2346-2251
• Joel Pérez-Nieto Autonomous University of Chapingo, Department of Crop Science. Km 38.5 Hw. Mexico-Texcoco, Chapingo. Postal Code 56230. Texcoco, State of Mexico, Mexico https://orcid.org/0000-0002-8821-1819
• Carlos Aguirre-Salado Autonomous University of San Luis Potosi, Faculty of Engineering. Av. Dr. Manuel Nava 8, Zona Universitaria. Postal Code 78290. San Luis Potosi, San Luis Potosi, Mexico https://orcid.org/0000-0003-3422-7193
• Alejandro Monterroso-Rivas Autonomous University of Chapingo, Department of Soil Science. Km 38.5 Hw Mexico-Texcoco, Chapingo. Postal Code 56230. Texcoco, State of Mexico, Mexico https://orcid.org/0000-0003-4348-8918

Palabras clave: sistemas de información geográfica, manejo de cuencas, QGIS Smart-Map, prácticas de conservación de suelo y agua

Resumen

Comprender los niveles del Carbono Orgánico del Suelo (COS) y las variables que controlan su distribución en una pequeña cuenca permitirá promover estrategias de mitigación contra el cambio climático orientadas a la conservación de suelo y agua.  La selección de esta cuenca se basa en la implementación durante tres décadas de diversas prácticas de conservación de suelo y agua. Por ello, el objetivo de este estudio fue analizar el uso de la tierra, la cubierta vegetal, la pendiente y las prácticas de conservación del suelo y agua como factores que influyen en la variabilidad y la distribución espacial del carbono orgánico del suelo en una pequeña cuenca en la región de la Mixteca Alta del estado de Oaxaca, México. Se tomaron 77 muestras de suelo para determinar el almacenamiento de COS. Se realizó la interpolación de las observaciones de COS utilizando el complemento QGIS Smart-Map para obtener un modelo predictivo COS espacial. Se generaron mapas temáticos para cada factor. Se realizaron análisis estadísticos por área, correlación de Pearson, y análisis de componentes principales (PCA) para explicar la variabilidad espacial de COS. Los resultados en la variabilidad del COS con respecto a la cobertura vegetal y el uso de la tierra, mostraron a las plantaciones de pino adulto con el mayor valor de COS con 36,8 t.ha^-1, seguido de la agricultura de temporal con 28,8 t.ha^-1. La práctica de gestión más eficaz para almacenar COS fue la terraza de piedra con 35,0 t.ha^-1. Los resultados indican que la cobertura vegetal y el uso de la tierra complementados con prácticas de conservación del suelo y agua son los principales impulsores del almacenamiento de COS en pequeñas cuencas hidrográficas.

Citas

Bai, Y., & Zhou, Y. (2020). The main factors controlling spatial variability of soil organic carbon in a small karst watershed, Guizhou Province, China. Geoderma, 357, 113938–113938. https://doi.org/10.1016/J.GEODERMA.2019.113938
Bingfang, W., &Qiangzi, L. (2004). Crop area estimation using remote sensing on two-stage stratified sampling. International Society for Photogrammetry and Remote Sensing (ISPRS), 20, 12-23.https://bit.ly/3SVuXYb
Borůvka, L., Vašát, R., Šrámek, V., Hellebrandová, K. N., Fadrhonsová, V., Sáňka, M., Pavlů, L., Sáňka, O., Vacek, O., Němeček, K., Nozari, S., & Sarkodie, V. Y. O. (2022). Predictors for digital mapping of forest soil organic carbon stocks in different types of landscape. Soil and Water Research, 17(2), 69–79. https://doi.org/10.17221/4/2022-SWR
Boubehziz, S., Khanchoul, K., Benslama, M., Benslama, A., Marchetti, A., Francaviglia, R., &Piccini, C. (2020). Predictive mapping of soil organic carbon in Northeast Algeria. Catena, 190. https://doi.org/10.1016/J.CATENA.2020.104539
Cotler, H., Cram, S., Martínez Trinidad, S., & Bunge, V. (2015). Conservation practices assessment in forest soils of Mexico: The case of the ditches. Investigacionesgeográficas, (88), 6-18.https://doi.org/10.14350/rig.47378
De Gruijter, J., Brus, D. J., Bierkens, M. F., &Knotters, M. (2006). Sampling for Natural Resource Monitoring. Sampling for Natural Resource Monitoring. https://doi.org/10.1007/3-540-33161-1
Figueroa Jáuregui, M. D. L., Martínez Menez, M. R., Ortiz Solorio, C. A., & Fernández Reynoso, D. (2018): Influence of forming factors on soil properties in the Mixteca, Oaxaca, Mexico. Terra Latinoamericana, 36(3): 287–299.https://doi.org/10.28940/terra.v36i3.259
Gadisa, S., &Hailu, L. (2020). Effect of Level Soil Bund and FaynaJuu on soil physico-chemical properties, and farmers adoption towards the practice at Dale Wabera district, western Ethiopia. American Journal of Environmental Protection, 9(5): 107–20.https://doi.org/10.11648/j.ajep.20200905.12
Jahn, R., Blume, H. P., Asio, V. B., Spaargaren, O., Schad, P. (2006). Guidelines for soil description. FAO: 9–12. Recovered from: https://www.fao.org/3/a0541e/a0541e.pdf
INEGI, National Institute of Statistics and Geography. (2017a). Continuum of Mexican Elevations 3.0 (CEM 3.0). Recoveredfrom:https://www.inegi.org.mx/app/geo2/elevacionesmex/
IPCC, 2021: Summary for Policymakers. In: Climate Change 2021: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Sixth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA, pp. 3−32. Recovered from: https://bit.ly/47BPype
Lal, R., Monger, C., Nave, L., & Smith, P. (2021). The role of soil in regulation of climate. Philosophical Transactions of the Royal Society B, 376(1834), 20210084.https://doi.org/10.1098/rstb.2021.0084
Lefèvre, C., Rekik, F., Alcantara, V., &Wiese, L. (2017).Soil organic carbon: the hidden potential.Food and Agriculture Organization of the United Nations. Rome, Italy. FAO: 1–7. Recovered from: https://www.fao.org/3/i6937e/i6937e.pdf
Leroux, L., Congedo, L., Bellón, B., Gaetano, R., &Bégué, A. (2018): Land Cover Mapping Using Sentinel-2 Images and the Semi-Automatic Classification Plugin: A Northern Burkina Faso Case Study. QGIS and Applications in Agriculture and Forest, 2: 119–151.https://doi.org/10.1002/9781119457107.ch4
Mekonnen, M., &Getahun, M. (2020): Soil conservation practices contribution in trapping sediment and soil organic carbon, Minizr watershed, northwest highlands of Ethiopia. Journal of Soils and Sediments, 20(5): 2484–2494.
https://doi.org/10.1007/s11368-020-02611-5
Nabiollahi, K., Shahlaee, S., Zahedi, S., Taghizadeh-Mehrjardi, R., Kerry, R., & Scholten, T. (2021): Land Use and Soil Organic Carbon Stocks—Change Detection over Time Using Digital Soil Assessment: A Case Study from Kamyaran Region, Iran (1988–2018). Agronomy 2021, Vol. 11: 597–597.https://doi.org/10.3390/AGRONOMY11030597
Ose, K. (2018). Introduction to GDAL Tools in QGIS. QGIS and generic tools, Vol. 1: 19–65.https://doi.org/10.1002/9781119457091.ch2
Paz Pellat, F., Argumedo Espinoza, J., Cruz Gaistardo, C. O., Etchevers, J. D., & de Jong, B. (2016): Spatial and temporal distribution of soil organic carbon in terrestrial ecosystems in Mexico.Terra Latinoamericana, 34(3): 289–310.https://www.scielo.org.mx/pdf/tl/v34n3/2395-8030-tl-34-03-00289.pdf
Penman, J., Gytarsky, M., Hiraishi, T., Krug, T., Kruger, D., Pipatti, R.,Buendia, L., Miwa, K.,Ngara, T., Tanabe, k., and Wagner, F. (2003).Good practice guidance for land use, land-use change and forestry. Institute for Global Environmental Strategies (IGES) for the IPCC, Japan: 3.42–3.43. https://bit.ly/49TLAcL
Pereira, G. W., Valente, D. S. M., Queiroz, D. M. de, Coelho, A. L. de F., Costa, M. M., & Grift, T. (2022): Smart-Map: An Open-Source QGIS Plugin for Digital Mapping Using Machine Learning Techniques and Ordinary Kriging. Agronomy 2022, Vol. 12: 1350–1350. https://doi.org/10.3390/AGRONOMY12061350
Walkley, A. & Black, C.A., 1934, An examination of the Degtjareff method for determining soil organic matter and a proposed modification of chromic acid titration method: Soil Science, 37, 29–38.https://bit.ly/3sNZEUJ
Wang, L., Li, Z., Wang, D., Liao, S., Nie, X., & Liu, Y. (2022): Factors controlling soil organic carbon with depth at the basin scale. CATENA, 217: 106478–106478. https://doi.org/10.1016/j.catena.2022.106478
Wiesmeier, M., Urbanski, L., Hobley, E., Lang, B., von Lützow, M., Marin-Spiotta, E., Kögel-Knabner, I. (2019). Soil organic carbon storage as a key function of soils-A review of drivers and indicators at various scales. Geoderma, 333: 149-162.https://doi.org/10.1016/j.geoderma.2018.07.026
Yescas-Coronado, P., Álvarez-Reyna, V. de P., Segura-Castruita, M. Á., García-Carrillo, M., Hernández-Hernández, V., & González-Cervantes, G. (2018): Spatial variability of organic and inorganic carbon in the soil in the Comarca Lagunera, Mexico.Bulletin of the Mexican Geological Society, 70(3): 591–610. https://doi.org/10.18268/BSGM2018V70N3A2