Caracterización Textural y de pH del Área Potencial Productiva de Papaya (Carica papaya L.) de la Comunidad Kewayllani del Municipio de Toro Toro Norte Potosí
Textural and pH Characterization of the Potential Productive Area of Papaya (Carica papaya L.) of the Kewayllani Community, Municipality of Toro Toro Norte Potosí
Palabras clave:
Coeficiente de determinación, modelo geoestadístico, , validación cruzadaResumen
El objetivo de la investigación fue caracterizar la textura y pH del suelo en áreas productivas del cultivo de papaya, para establecer bases sólidas de planificación agrícola y gestión eficiente del suelo. El método aplicado fue la recolección de 147 muestras de suelos en la comunidad Kewayllani y posteriormente fueron analizados las clases texturales del suelo y mediciones in situ de los niveles de pH. Además, el mapeamiento geoespacial de textura y pH del suelo fue modelado por de Kriging ordinaria y la validación cruzada. Los resultados obtenidos revelan que la clase textural predominante es "franco arenoso", representando el 43,54% del total de muestras. Esta característica sugiere que la mayoría de los suelos en la zona estudiada presentan una combinación adecuada de partículas de arena, limo y arcilla, lo que confiere propiedades favorables para el cultivo de papaya, como una buena capacidad de drenaje y retención de nutrientes. En relación al pH del suelo, la mayoría de las muestras presentan valores próximos a 7, lo que indica, condiciones neutras propicias para el desarrollo óptimo de la papaya.
Referencias
Agrorural. (2018). Muestreo de suelos. Programa de Desarrollo Productivo Agrario Rural del Perú, Digital Print Service E.I.R.L.
Cesaratto, S., Espósito, M. A., Caffaro-Filho, R. A., & Abbruscato, P. (2020). Fruit quality of papaya hybrids harvested at different stages of ripening. Scientia Horticulturae, 267, 109332. https://doi.org/10.1016/j.scienta.2020.109332
Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura. (2017). Guía para la descripción de suelos (3.ª ed. revisada). FAO.
Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura. (2022). Propiedades químicas del suelo. FAO.
Fox, D. G. (1981). Judging air quality model performance: A summary of the AMS workshop on dispersion model performance, Woods Hole, Mass., 8–11 September 1980. Bulletin of the American Meteorological Society, 62(5), 599–609. https://doi.org/10.1175/1520-0477(1981)062<0599:JAQMP>2.0.CO;2
Ghani, W. A. W. A., Muda, Z. C., Yusoff, M. K., Othman, M. R., & Zakaria, N. A. (2017). Optimum pH range for enhanced oil recovery using biosurfactant produced by Pseudomonas aeruginosa USM-AR2. Journal of Engineering Science and Technology, 12(5), 1385–1396.
González, J., Pérez, M., & García, L. (2017). Evaluación de la calidad del suelo. Revista de Medio Ambiente, 20(2), 34–42.
Guaygua, G. E., & Espinoza, D. R. (2008). Muestreo de suelos e interpretación de resultados de laboratorio. Fundación CETABOL.
Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. (2015). Manual de buenas prácticas agrícolas para el cultivo de papaya. https://repositorio.inta.gob.ar/handle/20.500.12123/1156
Instituto para la Innovación Tecnológica en la Agricultura. (2017). Cultivo de papaya: Guía técnica. https://www.intagri.com/articulos/frutales/cultivo-de-papaya-guia-tecnica
Kumar, S., Kumar, A., Kumar, S., & Singh, S. K. (2021). Application of kriging technique in geostatistical analysis: A review. International Journal of Scientific and Technology Research, 10(2), 444–449.
Oliver, M. A. (Ed.). (2010). Geostatistical applications for precision agriculture. Springer. https://doi.org/10.1007/978-90-481-9133-8
Silva, A. F., Quartaroli, W. Z., Zimback, C. R. L., & Landim, P. M. B. (2011). Aplicação da geoestatística em ciências agrárias. FEPAF.
Smith, J., & Jones, A. (2015). Caracterización de la textura del suelo. Revista de Suelos, 35(2), 40–48.
Soil App. (2021). Aplicación del suelo (Versión 1.1) [Aplicación móvil]. Universidad Mayor de San Andrés.
U.S. Department of Agriculture, Natural Resources Conservation Service. (2017). Soil texture: Textural triangle. https://www.nrcs.usda.gov/wps/portal/nrcs/detail/soils/survey/office/ssr10/tr/?cid=nrcs144p2_074869
Wang, C., Yu, H., Zhang, X., Fang, Y., & Chen, L. (2019). Environmental pollution and its effects on land use in China: A review. Environmental Monitoring and Assessment, 191(5), 295–310.
Wang, Z., Li, W., Li, X., Zhou, J., & Gao, Y. (2020). Validation of geostatistical models for predicting spatial variability of soil organic matter using topsoil data. Soil and Tillage Research, 196, 104461.
Willmott, C. J. (1982). Some comments on the evaluation of model performance. Bulletin of the American Meteorological Society, 63(11), 1309–1313. https://doi.org/10.1175/1520-0477(1982)063<1309:SCOTEO>2.0.CO;2
Yang, J., Guo, Z., Liu, X., & He, Z. (2020). Validating geostatistical models for estimating soil organic carbon in a typical agricultural region. Geoderma, 114069. https://doi.org/10.1016/j.geoderma.2019.114069
Descargas
Publicado
Número
Sección
Categorías
Licencia
Derechos de autor 2024 Revista Ciencia y Tecnología "Siglo XX"

Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial 4.0.
© 2025 Autor(es). Publicado por la Revista Ciencia, Tecnología & Sociedad.
Este artículo está bajo la licencia Creative Commons Atribución 4.0 Internacional (CC BY 4.0).





