Software para la evaluación de las funciones ambientales de los suelos (Assofu)

Full text

SOFTWARE PARA LA EVALUACIÓN DE LAS FUNCIONES
AMBIENTALES DE LOS SUELOS (Assofu)
SOFTWARE Assofu TO ASSESS ENVIRONMENTAL SOIL FUNCTIONS
Ángeles Gallegos-Tavera1, 2; Francisco Bautista1*; Oscar Álvarez1, 2.
1Centro de Investigaciones en Geografía Ambiental, Universidad Nacional Autónoma de México,
Antigua Carretera a Pátzcuaro núm. 8701, col. Ex-Hacienda de San José de La Huerta. C. P. 58190.
Morelia, Michoacán, MÉXICO.
Correo-e: leptosol@ciga.unam.mx Tel.: 52 (443) 3223869 (*Autor para correspondencia).
2Instituto Tecnológico Superior de Tacámbaro. Av. Tecnológico núm. 201, zona El Gigante. C. P. 61650.
Tacámbaro, Michoacán.
RESUMEN
El análisis interpretativo de las funciones del suelo es fundamental para su buen uso y manejo. La
evaluación de las funciones ha transitado de la parte teórica a la práctica con los esquemas de
los modelos de evaluación TUSEC (Técnicas para la evaluación de los suelos y categorización
para suelos naturales y antropogénicos). Por otro lado, los modelos interpretativos de suelos
orientados a la agricultura y con objetivos ambientales, como los del sistema informático MicroLEIS
DSS (Sistema de apoyo a la decisión sobre evaluación de tierras para la protección de suelos agrícolas),
han sido los más utilizados en el mundo. Sin embargo, pocos modelos sobre las funciones del suelo
han sido incluidos en un software, por lo que la operación manual de éstos puede conducir a errores e
imprecisiones. El objetivo de este trabajo fue la elaboración de un software que incluyera las ventajas
del sistema MicroLEIS y del modelo TUSEC, considerando un uso más amigable para el usuario. El
software Assessment Soil Functions (Assofu) almacena las propiedades de perfiles de suelo como datos
de entrada y, con base en esta información, sistematiza la aplicación de evaluaciones de funciones de
los suelos.
ABSTRACT
The interpretive analysis of soil functions is essential for its proper use and handling. The
evaluation of these soil functions evolved from the theoretical to the practical with the
outlines of the method “Technique for soil evaluation and categorization for natural and
anthropogenic soils”. On other hand, the soil interpretive models oriented to agriculture
and environmental objectives, such as MicroLEIS DSS (Land evaluation decision support system for
agricultural soil protection) have been the most used in the world, however, few models of soil functions
are included in software so its manual handling can lead to errors and inaccuracies. The aim of this work
was the development of a software system includes the advantages and benefits of MicroLEIS DSS and
TUSEC models considering a more user-friendly. Assofu software stored as input the properties of soil
profiles, and based on this information systematized assessments applying soil functions.
Recibido: 09 de noviembre, 2012
Aceptado: 19 de junio, 2014
doi: 10.5154.r.rchscfa.2012.11.060
http://www.chapingo.mx/revistas
PALABRAS CLAVE: Análisis
interpretativo de suelos,
evaluación edafo-ecológica,
perfil del suelo, base de datos.
KEYWORDS: Interpretative
analysis of soils, soil-ecological
assessment, soil profile, database.
NOTA TÉCNICA

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Software para la evaluación... Gallegos-Tavera et al.
INTRODUCCIÓN
El concepto de las funciones del suelo tiene sus inicios en
el trabajo de Schlichting (1972) en el que se mencionan
las funciones ecológicas y la multifuncionalidad del suelo.
En 1977, Niemann identifica las funciones de producción
forestal, las meteorológicas, hidrológicas, éticas, higiénicas,
estéticas y de infraestructura. Después aparecen las funciones
de seguridad alimentaria y amortiguadora de contaminantes
(Brümmer, 1978; Larson & Pierce, 1994), la función del suelo
como reactor ambiental (Bautista, Luna, & Durán, 1995;
Blum & Santelises, 1994; Soil Science Society of America
[SSSA], 1995; Richter, 1987) y como reserva genética por la
biota que contiene (Blum & Santelises, 1994). Posteriormente
se reportó que, en los ambientes urbanos, el suelo puede
funcionar en la protección contra daños por tormentas,
descomposición microbiana de contaminantes orgánicos,
inmovilización de contaminantes inorgánicos, producción de
recursos renovables como el aire y el agua, inmovilización del
polvo, secuestro de carbono, soporte de vegetación exótica,
lugar de esparcimiento y como archivo geológico e histórico
(Bundesministerium der Justiz, 1998; Lehmann, 2006).
La evaluación de las funciones del suelo pasó de la parte
teórica a la práctica con los esquemas de evaluación de los
modelos denominados TUSEC (Técnicas para la evaluación
de los suelos y categorización para suelos naturales
y antropogénicos) (Lehmann, David, & Stahr, 2008).
Estas técnicas de evaluación son una recopilación de la
experiencia de un gran número de investigadores alemanes
y han sido aplicadas con éxito en diversos estudios (Bedolla-
Ochoa, Gallegos, Barajas, & Bautista, 2013; Lehmann &
Stahr, 2010). A diferencia de otros esquemas interpretativos
de suelo, como por ejemplo la clasificación de capacidad
de uso (Klingebiel & Montgomery, 1961), TUSEC tiene en
cuenta las propiedades del perfil del suelo y no únicamente
las propiedades aisladas o de un solo horizonte.
Por otro lado, las técnicas interpretativas de suelos orientados
a la agricultura y con objetivos ambientales han sido las
más utilizadas en el mundo (Klingebiel & Montgomery,
1961; Food and Agriculture Organization of the United
Nations [FAO], 1973, 1978; Sánchez, Couto, & Buol,
1982; United States Department of Agriculture [USDA],
1983; Ortiz-Solorio & Gutiérrez-Castorena, 2005); sin
embargo, solo algunas están contempladas en un software
especializado, por lo que se tienen las siguientes desventajas:
a) introducción de errores en la captura de la información
base (relieve, suelos, clima), b) pérdida potencial de los
datos, c) mayor inversión de tiempo en consulta, d) errores
en la aplicación de las técnicas de evaluación y e) manejo
deficiente de la información emanada de la evaluación. El
sistema de apoyo a la decisión sobre evaluación de tierras
para la protección de suelos agrícolas MicroLEIS DSS es un
modelo interpretativo que surgió en la década de los años
90. En el 2004, el sistema se modernizó constituyéndose
en un conjunto amplio de herramientas informáticas de
utilidad para la toma de decisiones en los ámbitos agrícola,
INTRODUCTION
The concept of soil functions has its beginnings in the work
of Schlichting (1972) in which the ecological functions
and multifunctional of the soil are mentioned. In 1977,
Niemann identifies forestry, meteorological, hydrological,
ethical, hygienic, aesthetic and infrastructure functions.
Then, appear food safety functions and functions buffering
contaminants (Brümmer, 1978; Larson & Pierce, 1994),
soil function as environmental reactor (Bautista, Luna, &
Durán, 1995; Blum & Santelises, 1994; Soil Science Society of
America [SSSA], 1995; Richter, 1987) and as a gene reserve
due to the biota it contains (Blum & Santelises, 1994). Later it
was reported that, in urban environments, soil can function
to protect against storm damage, microbial decomposition
of organic pollutants, immobilization of inorganic
contaminants, production of renewable resources such as
air and water, dust immobilization, carbon sequestration,
support of exotic vegetation, place of recreation and as
geological and historical file (Bundesministerium der Justiz,
1998; Lehmann, 2006).
Soil function assessment moved from the theoretical to the
practical part using the assessment schemes of the TUSEC
models (techniques for soil assessment and categorization
of natural and anthropogenic soils) (Lehmann, David, &
Stahr, 2008). These assessment techniques are a compilation
of experiences of a large number of German researchers and
have been applied successfully in several studies (Bedolla-
Ochoa, Gallegos, Barajas, & Bautista, 2013; Lehmann & Stahr,
2010). Unlike other soil interpretive schemes, such as the
classification of usability (Klingebiel & Montgomery, 1961),
TUSEC takes into account the properties of the soil profile
and not only isolated properties of with a single horizon.
On the other hand, interpretative techniques of soils
designed to agriculture and environmental objectives have
been the most used in the world (Klingebiel & Montgomery,
1961; Food and Agriculture Organization of the United
Nations [FAO], 1973, 1978; Sánchez, Couto, & Buol, 1982;
United States Department of Agriculture [USDA], 1983;
Ortiz-Solorio & Gutiérrez-Castorena, 2005); however, only
some techniques are covered by a specialized software, so we
have the following disadvantages: a) introduction of errors
in the capture of the base information (topography, soils,
climate), b) potential loss of data, c ) greater investment
of time in consultation, d) errors in the application of
assessment techniques and e) poor management of
information from the evaluation. The decision support
system on land assessment for agricultural soil protection
MicroLEIS DSS is an interpretive model that emerged in the
early 90s. In 2004, the system was modernized constituting
a broad set of useful software tools for decision-making in
the agricultural, environmental and ecological areas (De la
Rosa, Mayol, Díaz-Pereira, Fernández, & De la Rosa, 2004;
De la Rosa, 2008; De la Rosa, Anaya-Romero, Díaz-Pereira,
Heredia, & Shahbazi, 2009; Díaz-Pereira, Anaya-Romero, &
De la Rosa, 2011).

Revista Chapingo Serie Ciencias Forestales y del Ambiente
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Software para la evaluación... Gallegos-Tavera et al.
ambiental y ecológico (De la Rosa, Mayol, Díaz-Pereira,
Fernández, & De la Rosa, 2004; De la Rosa, 2008; De la
Rosa, Anaya-Romero, Díaz-Pereira, Heredia, & Shahbazi,
2009; Díaz-Pereira, Anaya-Romero, & De la Rosa, 2011).
El análisis interpretativo de las funciones del suelo es
fundamental para su buen uso y manejo; sin embargo, es
necesario utilizar los sistemas informáticos para un manejo
adecuado de la información edafológica tendiente a evaluar
las funciones de los suelos de forma ágil y eficiente. El
sistema MicroLEIS DSS incluye gran cantidad y variedad
de modelos para la evaluación de tierras; sin embargo, no
utiliza la información del perfil de suelo de manera integral
y no cuenta con los métodos de evaluación de las funciones
de los suelos. Por otra parte, los modelos de evaluación de las
funciones del suelo TUSEC (Lehmann et al., 2008) incluyen
el perfil de suelo completo en los métodos de evaluación
de las funciones del suelo, pero tienen la desventaja de que
no incorporan una base de datos de perfiles de suelos y el
software no se encuentra disponible para todo público. En la
última década, el discurso sobre la evaluación de los suelos
se dirige hacia la restauración de los suelos degradados,
al uso sustentable de las tierras y a la evaluación de las
funciones de los suelos (Bouma, 2009); algunas de las
cuales no habían sido contempladas en los modelos de
evaluación preexistentes. En tal contexto, el objetivo de este
trabajo fue la elaboración del software Assofu (Assessment
Soil Functions) para la evaluación de las funciones de los
suelos, que incluye las ventajas del sistema MicroLEIS (base
de datos con las propiedades de los perfiles de los suelos,
incluyendo fotografías del perfil y del sitio) y del modelo
TUSEC (técnicas de evaluación de las funciones de los
suelos), considerando un uso más amigable para el usuario.
MATERIALES Y MÉTODOS
Desarrollo del software
El software Assofu se diseñó y desarrolló con base en
la norma mexicana de tecnologías de información y
procesos de vida del software NMX-I-O45-NYCE-2005
(Normalización y Certificación Electrónica [NYCE], 2005)
de la cual se tomaron las siguientes etapas:
I. Instrumentación del proceso. El modelo de ciclo de
vida 4+1 vistas, se utilizó para describir las funciones
del software, la arquitectura del desarrollo y los
módulos de procesos. El programa Visual Basic 2008
Express (Microsoft, 2008a) se seleccionó como entorno
de desarrollo integrado y SQL Server 2008 Express
(Microsoft, 2008b), como sistema de gestión de base
de datos.
II. Análisis de los requisitos. Los requerimientos de
usuario, requerimientos funcionales y no funcionales,
fueron descritos y evaluados.
III. Diseño de la arquitectura. En esta etapa se definió
la estructura de la base de datos y de la interfaz del
software.
The interpretive analysis of soil functions is essential for
its proper use and handling; however, it is necessary to use
software systems for proper management of soil information
aimed to quickly and efficiently assess soil functions. The
MicroLEIS DSS system includes large number and variety
of models for land assessment; however, it does not use soil
profile integrally and does not have methods for evaluating
soil functions. Moreover, assessment models of soil functions
TUSEC (Lehmann et al., 2008) include the entire soil profile
in the methods of assessment of soil functions, but the
disadvantage is that they do not incorporate a database of
soil profiles and the software is not available to everyone. In
the last decade, the discourse on soil assessment is directed
towards the restoration of degraded soils, sustainable land
use and assessment of soil functions (Bouma, 2009); some
of which had not been covered by existing evaluation
models. In this context, the aim of this work was to develop
the software Assofu (Assessment Soil Function) for the
evaluation of soil functions, including the advantages of the
MicroLEIS system (database with the properties of the soil
profiles including profile and site images) and the TUSEC
(evaluation techniques of soil functions) model, considering
a user-friendly use.
MATERIALS AND METHODS
Software development
The Assofu software was designed and developed based
on the Mexican Standard of information technology and
software life processes NMX-I-O45-NYCE-2005 (Electronic
Standardization and Certification [NYCE], 2005) from
which the following stages were taken:
I. Implementation of the process. The life cycle model 4 +1
views, was used to describe the functions of the software,
development architecture and process modules. The
Visual Basic program 2008 Express (Microsoft, 2008a)
was selected as the integrated development environment
and SQL Server 2008 Express (Microsoft, 2008b), as a
management system database.
II. Analysis of the requirements. User requirements,
functional and non-functional requirements, were
described and evaluated.
III. Architecture design. At this stage the structure of the
database and software interface were defined.
IV. Coding and testing. Programming and testing
processes were implemented to check the operation of
the software modules.
Assessment models
The first evaluation is called soil-ecology (Lehmann et al.,
2008; Siebe, Janh, & Stahr, 1996). This evaluation calculates
the moisture retention capacity that represents water
storage after rain, when the gravitational water leaves the
ground; occurring evaporation losses, absorption by plants,
etc. during this period. The following formulas were used to

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IV. Codificación y pruebas. La programación y los
procesos de prueba se ejecutaron para comprobar los
módulos de funcionamiento del software.
Modelos de evaluación
La primera evaluación es la denominada edafo-ecológica
(Lehmann et al., 2008; Siebe, Janh, & Stahr, 1996). En
ésta se calcula la capacidad de retención de humedad que
representa el almacenaje de agua logrado después de la
lluvia cuando el agua gravitacional abandona el suelo;
durante este periodo se producen pérdidas por evaporación,
absorción de las plantas, etc. Para calcular la capacidad de
retención de humedad se utilizan las siguientes fórmulas:
Donde:
dcc = Capacidad de retención de agua por horizonte (litro·m-2)
dcc vol. = Volumen de la capacidad de retención de agua (%)
Piedras vol. = Volumen de piedras del horizonte (%)
Espesor = Espesor del horizonte (dm)
La cantidad de humus se calcula con la siguiente fórmula:
Donde:
CH = Cantidad de humus (kg·m-2)
mo = Contenido de materia orgánica (%)
da = Densidad aparente (kg·dm-³)
piedras = Volumen de piedras del horizonte (%)
espesor = Espesor del horizonte (dm)
La reserva de nitrógeno total se calcula con la siguiente
fórmula:
Donde:
RNT = Reserva de nitrógeno total (kg·m-2)
humus = Cantidad de humus en 1 m² de suelo dentro del
espacio radicular (kg·m-2)
Tipo de humus = Acorde con la constante definida por el
tipo de humus del horizonte: mull (0.050), moder (0.025) y
mor o rohhumus (0.015).
La disponibilidad de nitrógeno se calcula:
Donde:
Nd = Disponibilidad de nitrógeno (kg·m-2)
calculate the moisture retention capacity:
Where:
dcc = water retention capacity by horizon (liter·m-2)
dcc vol. = Volume of water retention capacity (%)
Stones vol. = Volume of horizon stones (%)
Thickness = Horizon thickness (dm)
The amount of humus is calculated with the following
formula:
Where:
NH = Number of humus (kg·m-2)
om = Organic matter content (%)
bd = Bulk density (kg·dm-³)
stones = Volume of horizon stones (%)
thickness = Horizon thickness (dm)
Total nitrogen reserve is calculated from the following
formula:
Where:
TNR = Total nitrogen reserve (kg·m-2)
humus = Number of humus in 1 m² of soil within root space
(kg·m-2)
Humus type = According to the constant defined by the type
of humus horizon: mull (0.050), moder (0.025) and mor o
rohhumus (0.015).
The availability of nitrogen is calculated as follows:
Where:
Nd = Availability of nitrogen (kg·m-2)
humus = Number of humus in 1 m² of soil within root space
(kg·m-2)
Humus type = Constant defined by the type of humus
horizon: mull (0.25), moder (0.08) and mor or rohhumus
(0.03).
The supply of phosphorus (SP) is measured or may be
estimated as follows:
Where:

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humus = Cantidad de humus en 1 m² de suelo dentro del
espacio radicular (kg·m-2)
Tipo de humus = Constante definida según el tipo de humus
del horizonte: mull (0.25) moder (0.08) y mor o rohhumus
(0.03).
El abastecimiento de fósforo (AF) se mide o se puede estimar
de la siguiente manera:
Donde:
AF = Abastecimiento de fósforo (g·m-2)
humus = Cantidad de humus en 1m² de suelo dentro del
espacio radicular (kg·m-2)
Tipo de humus = Constante definida según el tipo de humus
del horizonte: mull (10.0) moder (1.5) y mor o rohhumus
(0.8).
Los modelos de evaluación de las funciones del suelo
implementados en Assofu son: a) hábitat para la vida
humana, b) hábitat de la flora y la fauna, c) componente
del ciclo del agua, d) transformación del medio, e) ciclo de
nutrimentos, f) archivo natural, g) producción de alimentos
y biomasa, h) filtro y regulador de metales (Lehmann et al.,
2008), i) almacenaje de carbono orgánico (Penman et al.,
2003; Pérez-Ramírez, Ramírez, Jaramillo, & Bautista, 2013)
y j) suelo como reactor (retención y mineralización) de
aguas residuales (Aguilar, Bautista, & Díaz-Pereira, 2011). El
resultado de las evaluaciónes se clasifica utilizando tablas de
referencia donde: clase 1 = nivel muy alto, clase 2 = nivel alto,
clase 3 = nivel medio, clase 4 = nivel bajo y clase 5 = nivel
muy bajo.
Para describir el funcionamiento del software se incluyó un
estudio de caso con los datos del perfil del sitio denominado
‘El Cobano’, ubicado en el municipio de la Huacana,
Michoacán. El perfil se describió de acuerdo con Siebe et al.
(1996) y lo indicado por la FAO (2009).
Evaluación de las funciones de los suelos
con base en perfiles
Evaluación del suelo como medio de filtración e infiltración.
En esta evaluación se estiman las siguientes propiedades:
La conductividad hidráulica por horizonte que puede ser
medida o en su defecto estimada con el Cuadro 1. Otra
propiedad es la precipitación crítica relevante que se estima
de la siguiente manera:
R1vCritRain = CritRain * 1/HCritRain
Donde:
RlvCritRain = Precipitación crítica relevante (mm)
CritRain = Cantidad de precipitación crítica (mm) de
SP= Supply of phosphorus (g·m-2)
humus = Number of humus in 1m ² of soil within root space
(kg·m-2)
Humus type = Constant defined by the type of humus horizon:
mull (10.0) moder (1.5) and mor or rohhumus (0.8).
The assessment models of soil functions used in Assofu
are: a) habitat for human life, b) habitat for flora and
fauna, c) component of the water cycle, d) environmental
transformation, e) nutrient cycle, f) Natural file, g) food
production and biomass, h) heavy metal filter and buffer
(Lehmann et al, 2008), i) storage of organic carbon (Penman
et al., 2003; Pérez-Ramírez, Ramírez, Jaramillo, & Bautista,
2013) and j) soil as reactor (retention and mineralization)
of wastewater (Aguilar, Bautista, & Díaz-Pereira, 2011).
The result of the evaluation is classified using the following
reference tables: class 1 = very high level, class 2 = high level,
class 3 = middle level, class 4 = low level and class 5 = very
low level.
To describe the operation of the software a case study was
included with information on the profile of the site called ‘El
Cobano’, located in Huacana, Michoacán. The profile was
described according to Siebe et al. (1996) and indicated by
the FAO (2009).
Evaluation of soil functions based on profiles
Soil assessment as a means of infiltration and seepage. This
evaluation will consider the following properties:
Horizon hydraulic conductivity can be measured or
estimated using Table 1. Another property is the relevant
critical rainfall estimated as follows:
R1vCritRain = CritRain * 1/HCritRain
Where:
RlvCritRain = Relevant critical rainfall (mm)
CritRain = Number of rainfall (mm) according to the
appropriate literature
HCritRain = critical rainfall (mm) based on the time of
decimal hours.
The total aeration capacity is calculated using the following
equation:
Where:
ACT: Total aeration capacity (liter·m-2)
THi = Thickness of horizon i (dm)
CRi = Volume of coarse fragments of horizon n (%)
ACi= Available aeration capacity of horizon i (liter·m-2)
Evaluation of soil as a filter and buffer of heavy metals.

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acuerdo con la literatura pertinente
HCritRain = Precipitación crítica (mm) con base en el
tiempo de horas decimales.
La capacidad de aireación total se calcula con la siguiente
ecuación:
Donde:
ACT: Capacidad de aireación total (litro·m-2)
THi = Espesor del horizonte i (dm)
CRi = Volumen de fragmentos gruesos del horizonte i (%)
ACi = Capacidad de aireación disponible del horizonte i
(litro·m-2)
Evaluación del suelo como filtro y regulador de metales
pesados. En esta evaluación se determina el nivel de arcilla
y el humus del perfil completo, utilizando el espesor del
horizonte, volumen de fragmentos gruesos, pH y los niveles
de arcilla y humus por horizonte del perfil (Lehmann et
al., 2008).
El factor arcilla por horizonte (CLY) se calcula con la
siguiente ecuación:
CLY = (Arcilla/100)+AGG
Donde:
Arcilla = Arcilla por horizonte (%)
AGG = Agregación de la estructura de acuerdo con el tipo de
estructura: angular en bloques (0.5); laminar, prismática o
columnar (0.25) y otras (1).
El factor arcilla total (CLYt) para el perfil del suelo se calcula
de la siguiente forma:
This evaluation determines the level of clay and humus of
the whole profile, using the thickness of the horizon, volume
of coarse fragments, pH and levels of clay and humus per
horizon profile (Lehmann et al., 2008).
The factor clay per horizon (CLY) is calculated with the
following equation:
CLY = (Clay/100)+AGG
Where:
Clay = Clay per horizon (%)
AGG = Aggregation of the structure according to the type
of structure: angular in blocks (0.5); laminar, prismatic or
columnar (0.25) and others (1).
The factor Total clay (CLYt) for the soil profile is calculated
as follows:
Where:
THi = Thickness of horizon i (dm)
CRi = Volume of coarse fragments of horizon i (%)
CLYi = Value of clay calculated from the horizoni (liter·m-2)
pHi = Factor pH of horizon i according to the following:
< 4.0 = 0.1; 4.0 a 4.9 = 0.3; 5.0 a 5.5 = 0.5; 5.6 a 6.4 = 0.8; ≥
6.5 = 1.
The values of CLYt received an evaluation value according
to the following: < 1.0 = 5; 1.0 a 1.4 = 4; 1.5 a 1.9 = 3; 2.0 a
2.4 = 2; ≥ 2.5 = 1.
The factor humus (FH) is calculated with the value of humus
horizon:
FH = Humus /100
CUADRO 1. Guía para la determinación de límites de la
conductividad hidráulica por horizonte de suelo.
Volumen de piedras ≥ 60 % Continúe con (i)
Compuesto por material
de suelo en capas
Densidad aparente
debajo de 1.6 g·cm-3 Continúe con (i)
Estructura granular o
subangular en bloques
Densidad aparente
menor de 1.5 g·cm-3 Continúe con (i)
Otros casos Continúe con (ii)
(i) kf = 300
(ii) kf = Conductividad
hidráulica del horizonte
TABLE 1. Guide for determining hydraulic conductivity limits
per soil horizon.
Volume of stones ≥ 60 % Continue with (i)
Composed by
soil material in layers
Bulk density below
1.6 g·cm-3 Continue with (i)
Granular or subangular
block structure
Bulk density below
1.5 g·cm-3 Continue with (i)
Other cases Continue with (ii)
(i) kf = 300
(ii) kf = Hydraulic conductivity
of the horizon

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Software para la evaluación... Gallegos-Tavera et al.
Donde:
THi = Espesor del horizonte i (dm)
CRi = Volumen de fragmentos gruesos del horizonte i (%)
CLYi = Valor de arcilla calculado del horizonte i (litro·m-2)
pHi = Factor pH del horizonte i de acuerdo con lo siguiente:
< 4.0 = 0.1; 4.0 a 4.9 = 0.3; 5.0 a 5.5 = 0.5; 5.6 a 6.4 = 0.8;
≥ 6.5 = 1.
A los valores de CLYt se les asigna un valor de evaluación, de
acuerdo con lo siguiente: < 1.0 = 5; 1.0 a 1.4 = 4; 1.5 a 1.9 =
3; 2.0 a 2.4 = 2; ≥ 2.5 = 1.
El factor humus (FH) se calcula con el valor del humus del
horizonte:
FH = Humus /100
El cálculo del factor humus total (FHt) para el perfil
completo se calcula así:
Donde:
THi = Espesor del horizonte i (dm)
CRi = Volumen de fragmentos gruesos del horizonte i (%)
HUi = Contenido de humus del horizonte i (%)
pHi = Factor pH del horizonte i de acuerdo con lo siguiente:
< 4.0 = 0.1; 4.0 a 4.9 = 0.3; 5.0 a 5.5 = 0.5; 5.6 a 6.4 = 0.8;
≥ 6.5 = 1.
Al valor del FHt se le asigna una evaluación intermedia de
acuerdo con los siguientes valores: < 0.5 = 5; 0.5 a 1.0 = 4; 1.1
a 2.0 = 3; 2.1 a 3.0 = 2; > 3 = 1.
La evaluación final se deduce de la siguiente forma: Si la
clasificación del valor de CLYt es menor que la clasificación
intermedia del FHt, entonces el resultado es el valor de
CLYt. Si la clasificación intermedia del FHt es menor que la
clasificación intermedia del CLYt, entonces el resultado es el
valor de FHt.
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
Assofu es un software de utilidad para instrumentar modelos
de evaluación de las funciones de los suelos, brindando
un ahorro considerable de tiempo al implementar las
evaluaciones sistemáticamente.
Captura y almacenamiento de información
Los datos de entrada para el software Assofu son: a)
información del sitio, b) propiedades de los horizontes del
perfil y c) propiedades para la evaluación edafo-ecológica.
Esta información es necesaria para la aplicación de las
The calculation of the factor total humus r (FtH) for the full
profile is calculated as follows:
Where:
THi = Thickness of horizon i (dm)
CRi = Volume of coarse fragments of horizon i (%)
HUi = Content of humus of horizon i (%)
pHi = Factor pH of horizon i according to the following:
< 4.0 = 0.1; 4.0 a 4.9 = 0.3; 5.0 a 5.5 = 0.5; 5.6 a 6.4 = 0.8; ≥
6.5 = 1.
The value of the FtH received an interim evaluation in
accordance with the following values: < 0.5 = 5; 0.5 a 1.0 = 4;
1.1 a 2.0 = 3; 2.1 a 3.0 = 2; > 3 = 1.
The final evaluation is deduced as follows: If the classification
of the value of CLYt is lower than the intermediate
classification of FtH, then the result is the value of CLYt.
If the intermediate classification of FtH is lower than the
intermediate classification of CLYt, then the result is the
value of FtH.
RESULTS AND DISCUSSION
Assofu is a software to implement assessment models of
soil functions, providing a considerable time savings by
implementing systematic evaluations.
Capture and storage of information
The input data for the software Assofu are: a) information
of the site, b) properties of the horizons of the profile and c)
properties for soil-ecology assessment. This information is
necessary for the implementation of evaluations. Figure 1
shows the information of the profile ‘El Cobano’ captured
using data measured and introduced directly into the text
boxes (with black background) and estimated data in which
the user used reference forms to estimate properties (with
blue background).
Soil-ecology assessment
This part of the process involves making estimates and
assessments at profile level based on the horizons data, from
field or laboratory measurements (Siebe et al., 1996). The
software sorts the values at a level ranging from low to high;
the rating scale depends on the property to be evaluated. To
complete this evaluation, the software takes the sum of the
properties per horizon and classifies them once again. The
soil-ecology assessment of the soil profile of ‘El Cobano’
with its three horizons is shown in Figure 2. Once the profile
information is captured, it is stored and can be found (Figure
3), modified, or exported to Microsoft Excel, as appropriate.

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Software para la evaluación... Gallegos-Tavera et al.
evaluaciones. En la Figura 1 se muestra la información
del perfil ‘El Cobano’ que fue capturada utilizando datos
medidos e introducidos directamente en las cajas de texto
(identificadas con fondo negro) y datos estimados en los
que el usuario utilizó formularios de referencias para la
estimación de propiedades (identificados con fondo azul).
Evaluación edafo-ecológica
Esta parte del proceso consiste en realizar estimaciones
y evaluaciones a nivel de perfil con base en los datos de
los horizontes, provenientes de mediciones de campo o
de laboratorio (Siebe et al., 1996). El software clasifica
los valores en un nivel que va de bajo a alto; la escala de
clasificación depende de la propiedad a evaluar. Para
completar esta evaluación, el software realiza la sumatoria
de las propiedades por horizonte y las clasifica una vez
más. La evaluación edafo-ecológica del perfil de suelo de la
localidad “El Cobano” con sus tres horizontes se presenta en
la Figura 2. Una vez capturada la información del perfil, se
almacena y puede ser consultada (Figura 3), modificada o
exportada a Microsoft Excel, según convenga.
Evaluación de las funciones de los suelos con base en perfiles
La información de entrada para la evaluación de las funciones
del suelo, en el software Assofu, es extraída de la base de
datos de perfiles de suelo de manera automatizada, con lo
cual disminuye la posibilidad de introducir errores durante
la ejecución. A continuación se presentan dos evaluaciones
para el perfil de suelo de la localidad El Cobano.
En la Figura 4 se muestra la evaluación del suelo como
medio de filtración e infiltración. En esta evaluación,
los horizontes del perfil se ordenan con base en el valor
de conductividad hidráulica más bajo, para este caso el
horizonte C. El valor de la capacidad del suelo para la
infiltración con lluvias fuertes hace referencia a la sumatoria
de la capacidad de aireación de los horizontes con mayor
importancia para la infiltración. La clasificación resultante
se calculó considerando el nivel de la infiltración con
fuertes lluvias y el nivel de precipitación crítica del perfil de
acuerdo con la localidad.
La Figura 5 muestra la evaluación del suelo como filtro y
regulador de metales pesados. El factor pH y el factor de
agregación fueron estimados en clase 1 (muy alto) con base
en tablas. Dichas estimaciones son utilizadas para calcular
el valor de arcilla y de humus para el perfil completo del
suelo considerando también el espesor del horizonte y el
volumen de fragmentos gruesos. La clase del resultado
final se obtiene a partir de tablas con escalas del valor de
las propiedades estimadas. Tanto la arcilla como el humus
corresponden a la clase 5, por lo que sus valores para este
perfil de suelo son muy bajos.
La clasificación resultante de las evaluaciones del método
TUSEC (Lehmann et al., 2008) facilita la interpretación,
Evaluation of soil functions based on profiles
The input information for the assessment of soil functions
in Assofu is extracted from the database of soil profiles in
an automated manner, thereby decreasing the possibility
of introducing errors during execution. Here are two
assessments for the soil profile of El Cobano.
Figure 4 shows the evaluation of soil as means of infiltration
and seepage. In this evaluation, the horizons of the profile are
sorted based on the lower value of hydraulic conductivity, in
this case the horizon C. The value of the ability of soil for infil-
tration with heavy rainfall refers to the sum of the capacity of
aeration of horizons with greater importance for infiltration.
The resulting classification was calculated according to the
level of infiltration with heavy rainfall and the level of critical
rainfall of the profile according to the locality.
Figure 5 shows the evaluation of soil and filter and buffer
of heavy metals. pH and aggregation were estimated in
Class 1 (very high) based on tables. These estimates are
used to calculate the value of clay and humus for the whole
soil profile also considering the thickness of the horizon
and the volume of coarse fragments. The class of the final
result is obtained from tables with value scales of properties
estimated. Both clay and humus belong to class 5, so their
values for this soil profile are very low.
The resulting classification of the assessments of the TUSEC
method (Lehmann et al., 2008) facilitates the interpretation,
allowing the user to easily set the result of the evaluation
(Figure 6). To provide a high level of reliability in its execution
and results, the software includes the following functions:
(i) Control of characters. The type of data allowed in the
capture of information depends on the profile property
to insert. The information is controlled from conditions
that validate each character typed by the user using the
received event of characters from the forms.
(ii) Inclusion of algorithms for evaluations. The results
in each evaluation procedure are reliable thanks to its
systematization. The input data for each evaluation are
taken from the information stored in the database.
(iii) Control of the database. The types of data stored are
validated when they are captured allowing consistency
in the information. The integrity of the database is
controlled by implementing transactions to make
changes and delete data in SQL.
Assofu is a software for the assessment of soil functions that
can be useful in assessing land. However, and in order to
improve it, it is necessary to incorporate other interpretive
models of soil such as MicroLEIS DSS system (De la Rosa
et al., 2004), the models of the support system for decision-
making for nutrient management (Osmond et al., 2002)
and environmental assessment models, using the ground as

Revista Chapingo Serie Ciencias Forestales y del Ambiente
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Software para la evaluación... Gallegos-Tavera et al.
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FIGURA 1. Datos de entrada para el software Assofu. Información del perfil de la localidad El Cobano, municipio de La Huacana,
Michoacán (estudio de caso).
FIGURE 1. Input data for Assofu. Profile Information of the locality El Cobano, La Huacana, Michoacán (case study).
FIGURA 2. Datos de entrada para el software Assofu. Evaluación edafoecológica del perfil de la localidad El Cobano, municipio de La
Huacana, Michoacán (estudio de caso).
FIGURE 2. Pedo-ecological assessment of the profile from locality The Cobano.

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Software para la evaluación... Gallegos-Tavera et al.
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FIGURA 3. Consulta de información del perfil de suelo (El Cobano, La Huacana, Michoacán [estudio de caso]) en el software Assofu.
FIGURE 3. Query of soil profile from the locality The Cobano.
FIGURA 4. Evaluación de uso de suelo de la localidad El Cobano,
La Huacana, Michoacán (estudio de caso) como
medio de filtración e infiltración, utilizando el
software Assofu.
FIGURE 4. Assessment of soil as médium for infiltration and
seepage.
FIGURA 5. Evaluación del suelo de la localidad El Cobano, La
Huacana, Michoacán (estudio de caso) como filtro y
regulador de metales pesados, utilizando el software
Assofu.
FIGURE 5. Assessment of soil as a filter and buffer for heavy
metals.

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Software para la evaluación... Gallegos-Tavera et al.
FIGURA 6. Evaluaciones del perfil de la localidad El Cobano, La Huacana, Michoacán (estudio de caso), con el software Assofu.
FIGURE 6. Profile evaluations of El Cobano, La Huacana, Michoacán (case study) using the software Assofu.
permitiendo que el usuario establezca fácilmente el
resultado de la evaluación (Figura 6). Para proveer un alto
nivel de confiabilidad en su ejecución y en los resultados, el
software incluye las siguientes funciones:
(i) Control de caracteres. Los tipos de datos permitidos en
la captura de la información dependen de la propiedad
del perfil a insertar. La información es controlada
a partir de condiciones que validan cada carácter
tecleado por el usuario mediante el evento de recepción
de caracteres de los formularios.
(ii) Inclusión de algoritmos para las evaluaciones. Los
resultados en cada procedimiento de evaluación son
confiables gracias a su sistematización. Los datos de
entrada para cada evaluación se toman a partir de la
información almacenada en la base de datos.
(iii) Control de la base de datos. Los tipos de datos
almacenados son validados durante su captura
permitiendo la coherencia en la información. La
integridad en la base de datos se controla mediante
la implementación de transacciones al realizar
modificaciones y eliminación en los datos con el
lenguaje SQL.
Assofu es un software para la evaluación de funciones
del suelo que puede ser útil en la evaluación de tierras.
Sin embargo, y con el fin de mejorarlo, es necesaria la
incorporación de otros modelos interpretativos de suelos
como los del sistema MicroLEIS DSS (De la Rosa et al.,
2004), los modelos del sistema de apoyo a la toma de
decisiones para el manejo de nutrimentos (Osmond et al.,
2002) y los modelos de evaluación ambientales, utilizando
al suelo como reactor (Aguilar et al., 2011).
reactor (Aguilar et al., 2011).
Most evaluation techniques used in Assofu are a collection
of the German School (Schlichting, 1972; Niemann,
1977; Brümmer, 1978; Bundesministerium der Justiz,
1998; Lehmann, 2006; Lehmann et al., 2008; Lehmann
& Stahr, 2010). Such techniques have been successfully
applied in Mexico (Siebe et al., 1996.) and in other parts
of the world; however, it is required to assess soils such as
Andosols and Leptosols.
CONCLUSIONS
Assofu works as a database but also supports and facilitates
the evaluation of the environmental functions of soils,
with versatile and easy software. The case study reveals
that the Leptosol studied had lower classes (high values)
on the evaluated functions, except for the filtering and
infiltration capacity.
ACKNOWLEDGEMENTS
The author thank the DGAPA-UNAM for financing the
project IN223110 Diseño del mapa geopedológico de
México a escala 1:500 000 con ventanas 1:250 000 en zonas
volcánicas y de karst tropical”. AGT thanks the scholarship
granted by the DGAPA of the Universidad Nacional
Autónoma de México. The author thanks the anonymous
reviewers for suggestions to improve the article.
End of English Version
5
4
3
2
1
0
Filtro y regulador de metales pesados /
Filter and buffer of heavy metals
Filtración e infiltración /
Infiltration and seepage
Ciclo de agua /
Water cycle
Calidad y cantidad de recarga /
Quality and quantity of recharge
Transformador del medio /
Transformation Medium
Hábitat vida humana /
Human life habitat
Hábitat flora y fauna /
Flora and fauna habitat
Ciclo nutrientes /
Nutrient cycle
Alimento y biomasa /
Feed and biomass
Clase /
Class
1
2
3
4
5
Interpretación /
Interpretation
Muy alto / Very high
Alto / High
Medio / Medium
Bajo / Low
Muy bajo / Very low

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Software para la evaluación... Gallegos-Tavera et al.
La mayoría de las técnicas de evaluación utilizadas en Assofu
son una recopilación de la escuela alemana (Schlichting,
1972; Niemann, 1977; Brümmer, 1978; Bundesministerium
der Justiz, 1998; Lehmann, 2006; Lehmann et al., 2008;
Lehmann & Stahr, 2010). Dichas técnicas han sido aplicadas
con éxito en México (Siebe et al., 1996) y otras partes del
mundo; sin embargo, se requiere la evaluación en suelos
como los Andosoles y Leptosoles.
CONCLUSIONES
El software Assofu funciona como una base de datos pero
además permite y facilita la evaluación de las funciones
ambientales de los suelos, siendo un software versátil y
de fácil manejo. El estudio de caso revela que el Leptosol
estudiado presentó clases bajas (valores altos) en las
funciones evaluadas, con excepción de la capacidad de
filtración e infiltración.
AGRADECIMIENTOS
A la DGAPAUNAM por el financiamiento al proyecto
IN223110 “Diseño del mapa geopedológico de México a
escala 1:500 000 con ventanas 1:250 000 en zonas volcánicas
y de karst tropical”. AGT agradece la beca otorgada por
la DGAPA de la Universidad Nacional Autónoma de
México. A los árbitros anónimos por las sugerencias para el
mejoramiento del artículo.
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