En este artículo se presentan dos ejemplos de la aplicación de la medida de la CEa en parcelas de cultivos extensivos

Los suelos son cuerpos naturales con una distribución espacial inherente, y el conocimiento de su variabilidad y manejo es fundamental para mantener su productividad.

Dentro del ámbito de las técnicas y tecnologías de la Agricultura de Precisión, los sensores que miden la conductividad eléctrica aparente del suelo (CEa) pueden ser una alternativa para lograr este fin. Estos sensores se utilizan cada vez más para comprender y evaluar cómo varía espacialmente el suelo y también para definir zonas de manejo diferenciado en parcelas agrícolas.

La conductividad eléctrica (CE) es la medida de la capacidad de un material para dejar pasar la corriente eléctrica a través de él. Su unidad de medida es S/m (siemens por metro). En este caso, el material que actúa como conductor es el suelo y la CE mide su capacidad para conducir la corriente eléctrica gracias a la interacción de diferentes propiedades. Las medidas estándar de la CE se realizan en laboratorio, en extractos acuosos de muestras de suelo (p.e., en extracto de pasta saturada, o en extracto acuoso 1:5). Pero en condiciones de campo se puede medir la CE del suelo 'en bruto', o conductividad eléctrica aparente del suelo (CEa). Así, la CEa mide la conductancia no solo a través de la solución del suelo, sino también a través de las partículas sólidas del suelo y de los cationes intercambiables que existen en la interfaz sólido-líquido de los minerales arcillosos (Corwin y Lesch, 2003).

Las relaciones entre la CEa y las propiedades de los suelos, aunque variables según los casos, se han aprovechado para establecer la variabilidad espacial de algunas propiedades fisicoquímicas del suelo. No obstante, dada la complejidad de las interacciones entre los diferentes componentes del suelo, no existe una correspondencia exacta entre la CEa y propiedades como el contenido de salinidad, la textura u otras, sino que en cada caso se habrá de determinar dicha correspondencia mediante muestreos y análisis en laboratorio. A pesar de eso, autores como Lund et al. (1999) han llegado a establecer una correspondencia aproximada, como la que se muestra en la Figura 1.

Los sensores existentes para medir la CEa se diferencian según el método utilizado para introducir o inducir una corriente eléctrica en el suelo: contacto galvánico directo o de resistividad eléctrica, o por inducción electromagnética. Debido a la magnitud de la corriente inyectada o generada, y medida, la unidad más habitual son los milisiemens por metro (mS/m).

Los sensores de resistividad eléctrica se basan en la introducción de una corriente eléctrica continua en el suelo a través de electrodos (transmisores) en contacto con la superficie del suelo (o a muy poca profundidad) y en la medición de la diferencia en el potencial de flujo de corriente en electrodos de potencial (receptores). Un ejemplo de este tipo de instrumentos es el desarrollado por Lund et al. (1999), denominado Veris 3100 Soil EC Mapping System (Veris Technologies, Inc., Salina, KS, EEUU). La Figura 2 ilustra el principio de funcionamiento. La corriente eléctrica es inyectada en el suelo a través de un par de discos que penetran en el suelo de 4 cm a 6 cm y que actúan como electrodos de corriente (electrodos de transmisión).

Dependiendo de las propiedades fisicoquímicas del suelo, este será mejor o peor conductor de la electricidad, y el sensor captará una señal eléctrica de mayor o menor magnitud. Esto se hace mediante dos parejas adicionales de discos (electrodos de voltaje o receptores). Uno de estos pares de discos mide la CEa a una profundidad de suelo entre 0 cm y 30 cm, y los que están a mayor distancia una profundidad aproximada de hasta 90 cm. Por tanto, mediante esta configuración dual, el sensor Veris 3100 proporciona dos medidas de CEa (superficial y profunda). Debe tenerse en cuenta que en parcelas agrícolas el horizonte superficial es el más alterado durante las operaciones de laboreo.

Figura 2. Izquierda: medidor de CEa de contacto galvánico Veris 3100 (Veris Technologies, Inc., Salina, KS, EEUU) de la Universitat de Lleida. Derecha: ilustración del principio de funcionamiento del sensor Veris 3100. Fuente: foto José A. Martínez, gráfico adaptado de Veris Technologies, Inc.

Otro tipo de sensores para medir la CEa son los de inducción electromagnética (IEM). Actualmente, los dos medidores de esta tipología más extendidos y utilizados son el EM38 (Geonics Ltd., Canadá) y el Dualem-2 (Dualem Inc., Milton, Canadá). El principio del funcionamiento es algo más complejo (Figura 4). El sensor consta de una barra en la que hay tres bobinas, una en un extremo y las otras en el otro. Una de estas bobinas está alimentada por una corriente alterna y genera un campo magnético primario que se introduce en el suelo. El desplazamiento del sensor, sin necesidad de contacto físico con el suelo, induce una corriente eléctrica, ya que el suelo se comporta como un conductor.

La mayor o menor capacidad del suelo para conducir la corriente eléctrica hace que las corrientes inducidas generen un campo magnético secundario de magnitud proporcional que, añadido al campo magnético primario, acaban atravesando el campo magnético que forman las otras bobinas situadas en el otro extremo de la barra. Estas bobinas tienen devanados diferentes, uno en sentido vertical y el otro en sentido horizontal, lo cual hace que puedan captar la señal a diferentes profundidades. Por ejemplo, el EM38, en la configuración de la bobina con devanado horizontal, la profundidad de la medición es de 0,75 m a 1,0 m, y en la configuración con devanado vertical, la medida llega hasta 1,5 m.

A continuación, se presentan dos ejemplos de la aplicación de la medida de la CEa en parcelas de cultivos extensivos. En primer lugar, en la Figura 5 se muestra una parcela, de aproximadamente 100 ha, fruto de la transformación de tierras realizada durante la década los años 80. El muestreo de la CEa con el sensor Veris 3100 mostró un rango de valores muy variable, de 6 mS/m a 211 mS/m, con un patrón de variabilidad espacial que muestra diferentes zonas con valores bajos, medios y altos. También se muestra el mapa de cosecha (rendimiento) de maíz en la parcela.

Figura 5. 1) Ortofotografía de la zona de estudio a finales de la década de 1940 (Vuelo Americano Serie A 1946-47), donde se observa la parcelación existente en la época. 2) Parcela resultante de la transformación de tierras llevada a cabo en la zona en la década de 1980. Se observa cómo, aparentemente, la parcela parece bastante homogénea. 3) Mapa de la CEa profunda (0 cm a 90 cm) obtenido a partir de la interpolación de datos adquiridos con el sensor Veris 3100. Se observa una gran variabilidad en los valores en diferentes zonas de la parcela. 4) Mapa de rendimiento del maíz obtenido mediante interpolación a partir de los datos de un monitor de rendimiento FMX de Trimble instalado en una cosechadora Fendt 6335 CPL. Las diferentes zonas marcadas con letras se explican en el texto. Fuente: elaboración propia a partir de ortofotos en la página web del Plan Nacional de Ortofotografía Aérea (https://pnoa.ign.es/) y datos de estudios desarrollados por los autores.

Si solamente se dispusiera de la ortofoto de la Figura 5.2, se podría llegar a pensar que la parcela es bastante homogénea. No obstante, el mapa de cosecha demuestra que no es así, sino que hay una variabilidad considerable. No obstante, el mapa de cosecha no explica las causas de dicha variabilidad. Así, puede ser que no todas las zonas con un mismo color en el mapa (p.e., tonalidades naranjas-marrones en el mapa de rendimiento) deban tener el mismo problema o causa para ese bajo rendimiento. Si se compara el mapa de cosecha con el mapa de la CEa, en las zonas indicadas con las letras A, B y C, se ve que hay un bajo rendimiento del cultivo, pero en el mapa de la CEa los valores son muy diferentes (altos en la zona A y bajos en la zona C). Esto indica que las causas de la variabilidad son diferentes, y que el bajo rendimiento que se da en ambas zonas no tiene la misma causa.

Mediante observaciones de campo y análisis de suelos en las zonas indicadas, se pudo determinar que los problemas en las zonas A y B son debidos a la salinidad, que causa una drástica disminución del rendimiento del maíz, así como al mal drenaje. Esto se pone de manifiesto en el mapa de CEa con los valores más elevados de la conductividad eléctrica aparente (mayores de 80-100 mS/m). Sin embargo, el bajo rendimiento en la zona C se debe a la textura arenosa y la baja profundidad del suelo por un contacto paralítico (roca arenisca). Esto se pone de manifiesto en los valores bajos de CEa en esta zona (menores de 20 mS/m). La zona D, con valores intermedios de CEa que se corresponden con suelos de texturas más equilibradas sin presencia de salinidad, es donde se dan los rendimientos más elevados.

Otro caso de aplicación es la zonificación de las parcelas con fines de abonado o siembra diferenciada. El ejemplo que se muestra en la Figura 6 se trata de una parcela de 30 ha dedicada al cultivo de maíz donde, previo a la siembra, se pasó el sensor Veris 3100 con el fin de medir la CEa, llegando a producir un mapa continuo de esta propiedad a dos profundidades. Interpretando los valores según el gráfico presentado en la Figura 1, se trata de un suelo sin problemas de salinidad (valores de la CEa menores de 80 mS/m a 100 mS/m), donde la respuesta medida por el sensor está gobernada principalmente por la textura y la capacidad de retención de humedad.

Así, los valores más bajos se corresponden a zonas con texturas arenosas, mientras que los valores más altos con texturas franco-arcillosas, de mayor potencial productivo. La zonificación mediante un algoritmo de clasificación no supervisada (k-means) puede ayudar a la clasificación de la parcela en clases con diferentes propiedades del suelo que se han de confirmar en campo mediante muestreo y análisis. Estas clases, una vez caracterizadas pueden asumirse como de diferente potencial productivo, tal como muestra la Figura 6. En el caso de este ejemplo, este mapa sirvió tanto para decidir el abonado de fondo como la dosis de siembra del maíz, aplicando mayores dosis a las zonas con mayor potencial productivo.

Figura 6. Izquierda: mapa de CEa profunda mediada con el sensor Veris 3100 en un pívot de 30 ha previa a la siembra de maíz. Las líneas muestran diferentes zonas de rangos de CEa que se corresponden con diferentes tipos de textura del suelo. Derecha: clasificación de la parcela en zonas de manejo diferencial según el potencial productivo deducido de la clase textural y capacidad de retención de humedad del suelo. Fuente: elaboración propia.

Los sensores de conductividad eléctrica aparente del suelo (CEa), son, hoy por hoy, la técnica que permite tener una mejor aproximación al conocimiento de la variabilidad de las propiedades del suelo a escala de parcela. Constituye, por tanto, una tecnología de gran utilidad en aplicaciones de Agricultura de Precisión, ya que mediante este tipo de sensores se puede obtener una cartografía rápida y continua de esta propiedad que, posteriormente, puede (y debe) correlacionarse con propiedades del suelo determinantes para el desarrollo de los cultivos.

No obstante, aunque la CEa pueda servir como 'proxy' de propiedades como la textura, la capacidad de retención de humedad, la capacidad de intercambio catiónico, etc., es importante insistir en que su correcta interpretación debe basarse en el muestreo y el análisis tradicional de suelos. Además, también es conveniente tener conocimientos edafológicos sobre los procesos y factores formadores que determinan la génesis de los suelos, que pueden servir de ayuda para explicar los datos analíticos; y también conocimientos agronómicos para la toma de decisiones adecuada.

Bibliografía

Corwin, D.L., Lesch, S.M. (2003). Application of soil electrical conductivity to precision agriculture: theory, principles, and guidelines. Agronomy Journal, 95: 455–471.

Lund, E.D., Colin, P.E., Christy, D., Drummond, P.E. (1999). Applying soil electrical conductivity to precision agriculture. En: Proceedings of the Fourth International Conference on Precision Agriculture (pp. 1089–1100), St. Paul, MN, July 19–22, 1998. ASA-CSSA-SSSA, Madison, WI, USA.

Es importante insistir en que la correcta interpretación de la CEa debe basarse en el muestreo y el análisis tradicional de suelos