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E l 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.
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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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Software para la evaluación... Gallegos-Tavera et al.
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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Software para la evaluación... Gallegos-Tavera et al.
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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Software para la evaluación... Gallegos-Tavera et al.
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
Revista Chapingo Serie Ciencias Forestales y del Ambiente
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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.
244
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
245
Software para la evaluación... Gallegos-Tavera et al.
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.
246
Software para la evaluación... Gallegos-Tavera et al.
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.
Revista Chapingo Serie Ciencias Forestales y del Ambiente
247
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
248
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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... Figure 6 shows five soil profiles of the study area in which the arable layer is indicated with a yellow line; everything below the yellow line is left out of conventional studies. The soil-ecological evaluation considers two significant advantages: (a) the transformation of units when passing from concentration to quantity (units per surface) per horizon; (b) the use of a complete soil profile [20][21][22]40]. This procedure facilitates the calculation of the amounts of fertilizers, manures, and amendments in kg m −2 or t ha -1 . ...
... This procedure facilitates the calculation of the amounts of fertilizers, manures, and amendments in kg m −2 or t ha -1 . However, it would be necessary to consider the other properties of the soil profile, for example, physical and chemical restrictions to specific crops (types of internal drainage, compaction of horizons, toxicity, salinity, etc.), as recommended by the fertility capability classification (FCC) method [40]. [20][21][22]40]. ...
... However, it would be necessary to consider the other properties of the soil profile, for example, physical and chemical restrictions to specific crops (types of internal drainage, compaction of horizons, toxicity, salinity, etc.), as recommended by the fertility capability classification (FCC) method [40]. [20][21][22]40]. This procedure facilitates the calculation of the amounts of fertilizers, manures, and amendments in kg m -2 or t ha -1 . ...
Article
Full-text available
The soil profile and its spatial distribution are two essential aspects for promoting sustainable agriculture, with precise inputs in quantity, space, and time. This work's objective was to elaborate a digital map of soil fertility considering the complete profile for the accurate management of amendments and fertilizers. For the preparation of the soil fertility map, the following inputs were used: a digital elevation model, information from 44 soil profiles, the conversion of the properties of the soil profiles into surface units, geostatistical analysis of the soil properties, and the preparation of the final map with a geographic information system. The best spatial models were achieved with CEC, pH, Ca, Mg, Na, and K. The map of the soil fertility classes was produced considering CEC and the pH value. The soil fertility classes presented the following sequence of occupied surfaces: very low, medium, very high, high, and low. A process was generated to elaborate digital maps (geostatistics) of soil fertility using taxonomic information from soil profiles and considering the complete profile. The process converts soil classification into geographic and soil fertility information from basic science to application.
... Los cambios en el uso de la tierra y la degradación del suelo son una preocupación mundial debido a la pérdida de productividad del suelo y de sus funciones ambientales (Bouma, 2009;Lambin et al., 2001;Liang et al., 2014). En algunos casos, los cambios en el uso del suelo se hacen sin tener en cuenta o medir los consiguientes cambios en las propiedades químicas, físicas y biológicas de los suelos, o en sus funciones ambientales (Gallegos et al., 2014;Lehmann y Stahr, 2010). ...
... No hay ningún software comercial para la evaluación de las funciones ambientales de los suelos que tenga en cuenta su perfil completo; el software existente utiliza principalmente las propiedades de los horizontes superficiales o de las capas superficiales del suelo y no hace una evaluación completa del perfil del suelo (De la Rosa et al., 2004;Gallegos et al., 2014;Lehmann et al., 2008). ...
... Soils & Environment (S&E) fue inspirado por los modelos de evaluación TUSEC y el software Assofu (Bautista et al., 2015;Gallegos et al., 2014;Lehmann et al., 2008); sin embargo, sus diferencias son considerables. Por ejemplo, el software Assofu utiliza una gran base de datos de propiedades de los suelos que limita su uso, la captura de información es poco práctica y no permite la exportación de los datos ni su visualización en forma de gráficos. ...
Chapter
Full-text available
Dada la crisis ambiental global y su asociación con la degradación del suelo, el cambio climático y la escasez de agua, es necesario mejorar los procesos de toma de decisiones con respecto a la gestión de las tierras agrícolas. Esto, a su vez, crea la necesidad de sistemas que sean capaces de gestionar procesos y analizar grandes cantidades de información. El objetivo de este estudio fue describir la creación y uso de tres softwares diferentes. Los softwares fueron diseñados y desarrollados utilizando Eclipse como interfaz de programación, Derby como sistema de gestión de bases de datos y Java como lenguaje de programación. El software Soil and Environment (S&E) utiliza pocas propiedades del suelo para realizar evaluaciones de las funciones ambientales de los perfiles del suelo. Estas funciones del suelo son: hábitat humano; naturalidad del suelo; archivo natural; y archivo cultural, otras funciones del suelo son: recarga de acuíferos (asociado a la capacidad de campo y capacidad hidráulica); retención de nutrimentos (capacidad de intercambio catiónico); absorción y adsorción de metales pesados (pH, CIC, textura y estructura); descomposición de compuestos orgánicos (contaminantes orgánicos); calidad agrícola (capacidad de campo, capacidad de aireación y capacidad de intercambio catiónico efectivo); retención de humedad y stock de carbono orgánico. El software de evaluación de la calidad del agua para la agricultura (Agriwater) fue diseñado para evaluar la calidad del agua de riego (salinidad, sodicidad, toxicidad por cloro) e identificar familias de agua. La transformación de unidades se realiza de forma automática. El software Cambio climático con Datos Mensuales (Clic-MD) fue diseñado para analizar las tendencias del cambio climático a nivel local utilizando datos mensuales; con Clic-MD podemos realizar hasta 432 gráficas de indicadores de cambio climático por estación meteorológica. S&E, Agriwater y Clic-MD facilitan la gestión de grandes bases de datos, lo que a su vez mejora la productividad del personal y la gestión de datos relacionados y reduce el tiempo de análisis en más de un 90%.
... Land use changes and soil degradation are a global concern (Lambin et al., 2001) due to the loss of soil productivity and the loss of the environmental functions of the soil (Bouma, 2009;Liang et al., 2014). In some cases, changes in land use are made without considering or measuring consequent changes in the chemical, physical and biological properties of soils, or in their environmental functions (Lehmann & Stahr, 2010;Gallegos et al., 2014). ...
... There is no commercial software for evaluating the environmental functions of soils that consider their full profile; the existing software mainly uses the properties of surface horizons or of topsoils and does not make a full assessment of the soil profile (de la Rosal et al., 2004;Lehmann et al., 2008;Gallegos et al., 2014). ...
... S&E was developed based on the TUSEC evaluation models (Lehmann et al., 2008) and on the Assofu software (Gallegos et al., 2014;Bautista et al., 2015). ...
Conference Paper
Full-text available
Given the global environmental crisis and its association with soil degradation, climate change and water scarcity, there is a need for better decision making processes regarding agricultural land management. This in turn creates the need for systems that are able to manage, process and analyze large amounts of information. The aim of this study was to describe the creation and use of three different softwares. They were designed and developed using Eclipse as programming interface, Derby as database management system and Java as programming language. The Soils and Environment (S&E) software uses a few soil properties to perform environmental assessments of soil profiles. These assessments are performed qualitatively, considering Human life, Flora and fauna, Natural Archive and Cultural Archive, and quantitatively, considering Water Cycle (associated with field capacity and hydraulic capacity), Nutrient Cycle (cation exchange capacity), Heavy Metals (ph, cec, texture and structure), Means of Transformation (organic pollutants), Food and Biomass (field capacity, aeration capacity and effective cation exchange capacity), Filtration and Infiltration, and Organic carbon Stock. The software for evaluation of water quality for agriculture (Agriwater) was designed to evaluate the quality of irrigation water (salinity, sodicity, chlorine toxicity) and to identify water families. The transformation of units is done automatically. The Climate Change with Monthly Data (Clic-MD) software was designed to analyze climate change trends at the local level using monthly data; with Click-MD, we can make up to 432 graphs of indicators of climate change per weather station. S&E, Agriwater and Clic-MD facilitate the management of large databases, which in turn improves staff productivity and related data management, and reduces the time of analysis by more than 90%. Key words: environmental soil functions; soil profile; water quality; climate change; agroclimatic analysis
... El valor del COS de la ScRMA se determinó con base en el procedimiento descrito por Bautista et al. (2016), con fundamento en el programa Soil & Environment® Soil properties used in the S&E program to calculate CO were volume of thick fragments (%), horizon thickness (dm), bulk density (g•cm -3 ) and SOC content (%). Equation 1 was used to estimate SOC (Gallegos-Tavera et al., 2014). ...
... Las propiedades del suelo utilizadas en el programa S&E para calcular el CO fueron: volumen de fragmentos gruesos (%), espesor de los horizontes (dm), densidad aparente (g·cm -3 ) y contenido del COS (%). La Ecuación 1 se utilizó para calcular el COS (Gallegos-Tavera et al., 2014). ...
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ntroduction: Carbon is found mainly in geological reservoirs, oceans, atmosphere and land. Soil organic carbon (SOC) is determined by the quantity and vertical distribution of vegetation, intrinsic soil properties and climate, but variability is influenced by anthropogenic interference. SOC stocks are not static; modeling their spatial, vertical and horizontal distribution involves the creation of baseline estimates to quantify these stocks. Objective: To estimate the magnitude of SOC stocks in the Medio Aguanaval River sub-basin (ScRMA) and to analyze the sensitivity of four interpolation methods to minimize the error of digital mapping for the ScRMA. Methodology: The study consisted of five stages: 1) search, download and analysis of soil data, 2) data processing, 3) selection of verification sites, 4) laboratory analysis and 5) processing of data from verification sites. Results: SOC values ranged from 9 to 133 t·ha-1, with a mean of 36.31 t·ha-1 and standard deviation of 23.83 t·ha-1. The ordinary exponential Kriging interpolator was the best representation for SOC of the ScRMA based onstatistics. The results of the analysis of the verification sites yielded a mean SOC of 24.4 t·ha-1. Limitations of the study: Soil profile density for the region and the lack of information on bulk density. Originality: The baseline distribution of SOC at the sub-basin level was used to analyze its dynamics. Conclusions: The highest concentration of SOC (61 to 129 t·ha-1) was found in the municipalities of Cuencamé and Santa Clara, while the lowest records (10 to 30 t·ha-1) were located in the municipalities of Torreón and Viesca.
... Ante la crisis ambiental global en los últimos años se han reconocido las funciones ambientales de -Tavera et al., 2014;Lehmann et al., 2008;Lehmann y Stahr, 2010). Esta situación ha permitido el reconocimiento de la necesidad de saber que afectaciones al ambiente se fomentan al utilizar y/o modificar las propiedades de los suelos. ...
... También se trabaja en la elaboración de modelos que permitan predecir si las cantidades de carbono orgánico cambiarían por los cambios en el clima (Muñoz-Rojas et al., 2015); en la evaluación de los suelos como almacenes de carbono (Gallegos-Tavera et al., 2014;Pérez et al., 2013) y por el manejo de los suelos (Muñoz-Rojas et al., 2015;Pérez et al., 2013). Se sabe que la capacidad de un suelo para actuar como reservorio de carbono orgánico depende de sus propiedades intrínsecas (protección química y física de la materia orgánica mediante la agregación, pH, CIC así como de factores externos, como el clima, vegetación (cantidad y calidad del recurso) y manejo (Muñoz-Rojas et al., 2015). ...
... Los valores AUC de predicción resultaron apropiados para explicar la distribución de la can- antropogénicos (TUSEC) y Soil & Environment, que también utilizan información de clima, condiciones del relieve, además de información del uso de la tierra que permitirían fortalecer el modelo de predicción de la candelilla ( Gallegos-Tavera et al. 2014, Bedolla- Ochoa et al. 2018). ...
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Mexico is the world’s only producer and exporter of candelilla wax, but the international market established restrictions on the natural resource in order to reduce pressure on it due to overexploitation, so it is currently included in the list of the Convention on International Trade in Endangered Species of Wild Fauna and Flora (CITES). The objective of the study was to identify the soil properties that favor the distribution of the candelilla, through the maximum entropy method, in an effort to promote its management and sustainable use. The study area was two locations in the municipalities of Cuatro Ciénegas and Viesca, Coahuila; 102 and 72 sampling sites were obtained in which the coordinates, biometric data of the specimens, and the habitat, relief and soil-type conditions were recorded. Nine edaphic properties were selected, for which Soilgrid database files were downloaded; the modeling was carried out in the Maxent program. As a result, the area under the curve in each location, with values of 0.927 and 0.973, is considered a suitable model to determine the current distribution of the species. In the soil, the physical factors that were determinant to favor the presence of candelilla were bulk density, depth and stoniness, while the chemical factors were cation exchange capacity and organic carbon content.
... ALES (Rossiter et al., 1995); WOFOST (Diepen et al., 1989); CERES (Jones et al., 1989); CROPSYST (Stöckle et al., 1994); ASSOFU (Gallegos-Tavera et al., 2014). VOLUMEN 53,NÚMERO 4 Así, el objetivo de este estudio fue evaluar la aptitud territorial para el cultivo del aguacate a partir del conocimiento local del paisaje en la RPT. ...
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RESUMEN La Región del Pico de Tancítaro con 67 456 ha es una de las zonas con mayor producción de aguacate (Persea americana Mill. cv. Hass) en Michoacán, México. Al inicio de la década de 1970 empezó el cambio de cobertura vegetal y uso de suelo para el cultivo de aguacate, acelerándose desde la década de 1990. Así, el objetivo de este estudio fue evaluar la aptitud territorial para este cultivo con el conocimiento local del paisaje en la Región, la implementación del modelo Agrilocal y la premisa de que algunos de los factores socioeconómicos y ambientales que los agricultores consideren para determinar cuales zonas son más aptas para el cultivo de aguacate, están contenidos en los patrones espaciales actuales e históricos de la distribución de este cultivo (observables en imágenes de satélite). Los resultados del modelo Agrilocal indicaron que la mayoría de las zonas de aptitud óptima, dentro de la región de estudio, se usan para el cultivo de aguacate (clases de aptitud alta y muy alta) en 87 y 62 % de la superficie, respectivamente. Esto muestra que las zonas con mayor potencial para implementar este cultivo son escasas, en particular por la competencia entre el crecimiento de los asentamientos humanos, la expansión de otros cultivos y el propio cultivo de aguacate en la región. La aplicación del modelo Agrilocal se estimó deseable en las demás regiones del estado de Michoacán, donde el cultivo de aguacate es importante para la economía local. Permitir la expansión descontrolada del cultivo puede ocasionar deterioro ambiental y poner en riesgo la sustentabilidad de esta actividad en el estado. Palabras clave: Pico de Tancítaro, modelo Agrilocal, cultivo de aguacate, evaluación de tierras. ABSTRACT The region of Pico Tancitaro, with 67 456 ha, is one of the areas with the highest production of avocado (Persea americana Mill. cv. Hass) in Michoacan, Mexico. The first changes in vegetation and use of soil for the cultivation of avocado occurred in the early 1970s; these changes increased as of the 1990s. Thus, the aim of this study was to evaluate the land suitability for this crop with the local knowledge of the Region landscape and implement the Agrilocal model, with the premise that some of the socioeconomic and environmental factors that the farmers consider to determine which areas are more suited for avocado cultivation, are contained in the current and historical spatial patterns of distribution of this crop (observed in satellite images). The Agrilocal model results indicate that 87 and 62 % of the areas with the highest suitability (high and very high suitability categories, respectively), within the area of study, are used for the cultivation of avocado. This shows that the areas with the highest potential to implement this crop are scarce, mainly due to the competitivity between the growth of human settlements, the expansion of other crops, and the cultivation of avocado itself in the region. The application of the Agrilocal model was estimated desirable in the rest of the State of Michoacan regions, where the cultivation of avocado is important for the local economy. Allowing the uncontrolled expansion of this crop can cause environmental deterioration and put at risk the sustainability of this activity in this state.
... El paso del conocimiento de las propiedades físicas, químicas y biológicas del suelo a su expresión como funciones ambientales requiere la correcta interpretación, considerando las propiedades del perfil del suelo a evaluar (Gallegos et al., 2014). En actividades agrícolas a menudo se evalúa solo el horizonte superficial. ...
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Resumen La pérdida de suelo por erosión en la zona de amortiguamiento de la Reserva de la Biosfera Sierra Gorda es un problema y creciente, a pesar de ser una zona para la protección del ambiente y de la biodiversidad de la región. El objetivo de este trabajo fue la evaluación de las funciones ambientales de un perfil de suelo de la Reserva de la Biosfera Sierra Gorda en el estado de Guanajuato. Se tomaron muestras de un perfil de un suelo conservado y fueron analizadas en el laboratorio. La evaluación de la capacidad de retención de agua disponible y el contenido de carbono orgánico se evaluaron con el software Soil & Environment, considerando dos escenarios de erosión: a) una pérdida del horizonte A de 0 a 14 (cm) y b) una pérdida de los horizontes A y AB (de 0 a 39 cm). El análisis del Chromic Endoskeletic Luvisol (Cutanic, Humic, Epiloamic) en la Reserva de la Biosfera Sierra Gorda revela que: a) el suelo contiene un total del 7568.7 t ha-1 , con un volumen de 8000 m 3 ; b) una erosión severa, con la pérdida del horizonte A, disminuye en un 27.56% la retención de humedad y una erosión en niveles superiores la disminución alcanza un 58.29%; c) la retención de carbono orgánico en el Luvisol se pierde por erosión del 20.1% al 58.22%. Introducción La degradación del suelo puede ser descrita también como el deterioro de su calidad o la pérdida parcial o total de una o más funciones del suelo (van Lynden et al., 2004). Por otro lado, la degradación del suelo no suele preocupar tanto como la degradación del agua o la del aire debido a que no se conocen o no son obvias las repercusiones en la vida humana. Sin embargo, en los últimos años se ha venido gestando un movimiento internacional para la protección de los suelos, debido a que la degradación ha ido avanzando de manera alarmante. Una de las formas de degradación del suelo es la erosión, tema sobre el cual se ha estudiado y escrito mucho, tanto a nivel internacional como a nivel nacional. Se sabe que la erosión es uno de los principales problemas del país como consecuencia del deficiente manejo del suelo. Los problemas que se generan por la erosión del suelo suelen no ser contundentes, debido a que la pérdida de un número cualquiera de toneladas por hectárea parece no ser relevante.
... Los cambios de uso de la tierra y la degradación del suelo son una preocupación mundial debido a la pérdida de productividad (Bouma, 2009;Liang et al, 2014). En la mayoría de los casos, los cambios en el uso del suelo se hacen sin medir las consecuencias de dichos cambios en las propiedades químicas, físicas y biológicas de los suelos y, en consecuencia, la pérdida de sus funciones ambientales (Lehmann y Stahr, 2010;Gallegos et al, 2014). ...
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Soil & Environment es un software, una herramienta de utilidad para geógrafos, edafólogos, biólogos, agricultores, forestales, urbanistas, empresarios agrícolas, arquitectos, expertos y no expertos en los suelos. Soil & Environment fue diseñado para: 1. Evaluar las funciones ambientales de los suelos con un conjunto mínimo de datos • -Permite decidir la selección de los mejores sitios para la construcción de vivienda. • -Identifica los suelos con mayor aptitud para producción de alimentos. • -Ayuda a reconocer los sitios ideales para la recarga de los acuíferos. • -Identifica los suelos que más almacenan carbono orgánico contribuyendo así a mitigar el cambio climático. • -Valora los suelos de importancia geológica y arqueológica. 2. S&E sirve para evaluar las funciones ambientales de los suelos que se ganan por recuperación de suelo o lo que se pierde por su degradación. La información generada con S&E es de fácil comprensión y utilidad en la agricultura, ganadería, salud humana, previsión de riesgos de desastres y en la planeación urbana. Para más información visita la página www.actswithscience.com
... Changes in soil use and soil degradation are a global concern due to lost productivity (Bouma, 2009;Liang et al., 2014). In most cases, changes in soil use are made without considering the consequences of such changes on the chemical, physical and biological properties of soils, and the consequent loss of their environmental functions (Lehmann and Stahr, 2010;Gallegos et al., 2014). Soil degradation is caused by: a) agricultural activities (tillage, mismanagement in the use of agrochemicals, fertilizers and stubble burning) and deforestation (use changes, logging, fires); c) overexploitation of vegetation for consumption (coal, firewood); d) overgrazing; e) industrial activities (abandoned mines, quarries, extraction of materials, industrial venting, oil spills); e) urban development and soil sealing (urban growth and landfills). ...
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Un reactor es aquel equipo en el que se lleva a cabo una reacción, para lo cual se necesita: a) la materia que se va a transformar, b) energía para llevar a cabo las reacciones, la maquinaria que canalice la energía y, finalmente, c) los productos del proceso. Cuando se escucha la palabra reactor imaginamos rápidamente ...
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Ethnopedological studies have been made in Mexico for more than 20 years. From the beginning, we noticed a confrontation between native knowledge, with a marked Mesoamerican origin, and the scientific knowledge of a Western origin. Native knowledge has been perceived as inferior or irrelevant compared to scientific knowledge; however, it has survived for more than five centuries despite the pressure of so-called culturization. For this reason, we consider that it is necessary to describe the historical, social, and intellectual context in which we have been immersed for many years of research. By working with ethnical contemporary groups since 1980, it has been possible to demonstrate the existence of an indigenous knowledge about land classes. Nowadays, the usefulness of native knowledge has been increasingly recognized among technicians and researchers. It has been used for current soil classification and soil mapping, because the native land classes correspond to the lowest levels of Soil Taxonomy and the WRB system. Also, with the local information, it has been possible to generate a simple procedure for soil mapping at local and regional levels. In this paper, we will describe the evolution and use of indigenous knowledge of land classes in Mexico over the past 20 years. Copyright © 2005 by Ortiz-Solorio, Gutiérrez-Castorena, Licona-Vargas, Sánchez-Guzmán.
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The ability of soils to mineralize organic matter depends on their individual characteristics; when waste waters are added to them their organic matter content (OM), cationic exchange capacity (CEC) and percentage of clay (PC) are altered. Pedotransfer functions (PTF) enable certain processes to be determined from easily measured soil properties. The aims of this study were i) to generate PTF to estimate the retention and mineralisation of dissolved organic matter (DOM) present in swine wastewater (SWW) based on measurements of OM, CEC and PC and ii) to identify the soils most suited to acting as natural reactors for treating SWW, using multicriteria analysis. Samples were taken from ten soils (epipedons or superficial samples) to measure the retention of dissolved organic matter (RDOM) in 30 cm high soil columns, making three applications of SWW. In addition, an experiment was carried out in pots to measure the effect of SWW on soil carbon evolution (SCE) and the potential anaerobic nitrogen mineralisation (PANM). Multiple regressions were made using soil OM (%), CEC (cmol+ kg-1) and PC (%) as independent variables and Chemical Oxygen Demand (COD), SCE and PANM as dependent variables. The PFT found were RDOM = 41.5 + (2.8*CEC) – (0.81*PC) – (3.5*OM) r= 0.81; SCE = 542.3 + (20.1*OM) + (4.6*CEC) – (2.7*PC) r= 0.96; PANM = -8.4 + (3.45*OM) + (1.12*PC) – (2.20*CEC) r= 0.88. The most suitable soils for acting as natural reactors of SWW were the Luvisol LVct and an unclassified EPI-1. Â
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Globally, the soil stores twice as much carbon as the atmosphere and nearly twice the amount stored in vegetation. Carbon storing capacity of the soil depends on its properties and land use. The aim of this study was to analyze the soil organic carbon content under different forest conditions within mountainous forests of the Monarch Butterfly Reserve in Mexico. We defined six sampling groups based on three forest conditions (conserved, harvested and disturbed) and two vegetation types (sacred fir and pine-oak). We calculated the carbon stock of four complete soil profiles in each group (N=24), starting with the A horizon. Results show differences in SOC content in soils under different forest types and forest conditions. Conserved sacred fir stands have an average SOC of 153 MgC·ha-1, while harvested and disturbed stands have 95 and 125 MgC·ha-1, respectively. In the pine-oak forests, average SOC content of conserved stands is 103 MgC·ha-1, while harvested and disturbed stands are 39 and 13 MgC·ha-1, respectively. Conserved forests hold 40-80 % of SOC within the A horizons. Therefore, SOC content should be taken into consideration when assessing the impact of forest management or any other forest conservation policy.
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It is hypothesised that a quantitative assessment of the changes in soil quality provides a measure of sustainable management. This chapter defines soil quality and presents an approach to quantify both the inherent and dynamic dimensions of soil quality in terms of minimum data sets and pedotransfer functions in combination with procedures and models used in statistical quality control. It also explores the concept of designing inherently sustainable land management systems combined with process quality control procedures to ensure quality performance of the management system design. -from Authors