Formulación de un índice de calidad edáfica para argiudoles de la cuenca media del Río Luján. Argiudol quality index in the middle basin of the Río Luján.

Para formular un índice de calidad edáfica [ICE] aplicable a Argiudoles, en la cuenca media del Río Luján, se trabajó sobre seis tratamientos ubicados en establecimientos agropecuarios: campo natural con mínima disturbación [md], siembra directa [SD], siembra directa subsolada [SDS], labranza reduci...

Descripción completa

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Detalles Bibliográficos
Autor principal: Faita, Elida Cristina
Otros Autores: Ros, Miguel Angel, Giordano Buiani, Alicia Rosario
Formato: Artículo
Lenguaje:Español
Materias:
Aporte de:Registro referencial: Solicitar el recurso aquí
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520 |a Para formular un índice de calidad edáfica [ICE] aplicable a Argiudoles, en la cuenca media del Río Luján, se trabajó sobre seis tratamientos ubicados en establecimientos agropecuarios: campo natural con mínima disturbación [md], siembra directa [SD], siembra directa subsolada [SDS], labranza reducida subsolada [LRS], pastura [P] y labranza convencional con máxima disturbación [MD].. En tres localizaciones por tratamiento se determinó: materia orgánica total [MO], biomasa microbiana [BM], densidad aparente [DAR], índice anisotrópico [IA], índice de inestabilidad de agregados [15] e infiltración acumulada [INFac].. Sobre los datos obtenidos se aplicó: análisis de varianza [ANVA], análisis de componentes principales [ACP] y funciones discriminantes canónicas [FDC].. Los criterios para seleccionar indicadores fueron: importancia estadística en explicación de variabilidad, correlación positiva o negativa entre variables y complejidad de medición.. ANVA indicó que las propiedades biológicas generaron el máximo de diferencias significativas entre tratamientos. ACP determinó autovalores y autovectores y evaluó la relación entre propiedades y entre propiedades y tratamientos.. Los autovalores de CP1 y CP2 [componentes principales] explicaron el 59 por ciento de variabilidad total.. Los autovectores expresaron las mayores correlaciones positivas con CP1 para MO [0,57], BM [0,48], INFac [0,48] e IA [0,41] y su mayor sensibilidad a cambios según uso y manejo.. DAP e IS se desestimaron por valores bajos de autovectores y BM por medición compleja.. Se seleccionaron MO [alta correlación positiva con BM], INFac e IA.. Aplicando análisis discriminante lineal [ADL] a las propiedades seleccionadas se obtuvo el ICE=- 8,08+2,27 asteriscoM0+0,16 asterisco1A+0,01 asteriscos INFac. ICE para cada tratamiento determinó una secuencia decreciente ligada al grado de remoción del suelo [md, P, SDS, SD, LRS, MD], consistente con evidencia disponible y más allá de diferencias dentro de Argiudoles.. La ubicación de tratamientos por ACP en diferentes cuadrantes generó tres grupos según intensidad de la labranza : SD y SDS, md y P y MD y LRS, compatible con el generado por FDC. 
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