Abstract: The present research determines and monitors critical points through a multi-criteria analysis in the urban center of the city of Riobamba for its subsequent representation in thematic noise maps. For the selection of critical points, a pondering matrix was made considering the following factors: citizen perception surveys, urban bus routes, proximity to public and private institutions, parks and initial measurements. The monitoring was carried out at 25 prioritized points from 7:00 am to 7:00 pm; the values obtained correspond to the minimum Leq(A), the Leq(A), and the maximum Leq(A). The main results indicates that the main source of noise are the popular markets, on Mondays, Tuesdays and Wednesdays, with Leq(A) ranges above 70 dB(A). It is observed that at all points the Leq(A) values exceed the national permissible limit at some time during the day. The noise maps were made using the Kriging method, through the Gaussian semivariogram model, for all days, with the exception of Wednesday when the rational quadratic semivariogram model was used. For these models the RMSE and ASE values indicate high model quality.

Resumen: La presente investigación determina y monitorea puntos críticos, a través de un análisis multricriterio, en el centro urbano de la Ciudad de Riobamba, para la posterior representación dentro de mapas temáticos de ruido. Para la selección de puntos críticos se realizó una matriz de ponderación considerando los siguientes factores: encuestas de percepción ciudadana, rutas de los buses urbanos, cercanías a instituciones públicas y privadas, parques y mediciones iniciales. Los monitoreos fueron realizados en 25 puntos priorizados desde las 7H00 hasta las 19H00, los valores obtenidos corresponden al Leq(A) mínimo, al Leq(A), y al Leq(A) máximo. Los resultados principales indican que la fuente primordial de ruido son los mercados populares, los días lunes, martes, y miércoles, con de rangos de Leq(A) superiores a 70 dB(A). Se observa que en todos los puntos los valores de Leq(A) sobrepasan en algún momento del día el límite permisible nacional. Los mapas de ruido se realizaron mediante el método Kriging, a través el modelo del semivariograma gaussiano, para todos los días, a excepción del miércoles que se usó el modelo de semivariograma cuadrático racional. Para estos modelos los valores de RMSE e ASE indican una alta calidad de los modelos.

Resumen: El empleo de cartografía digital de suelos permite obtener información cuantitativa sobre la distribución y funcionamiento de los suelos, para proponer alternativas de manejo sobre dicho recurso. El objetivo de este trabajo fue realizar la predicción espacial de propiedades de suelo a través de regresión-kriging y que sirva de base para tomar las medidas necesarias de un uso sostenible del recurso. El área de estudio se encuentra en la ciénaga de Chapala porción Michoacán, México. El muestreo de suelo fue sistemático. En laboratorio se determinó, a cada muestra de suelo, la conductividad eléctrica, carbono orgánico, los cationes solubles (Ca, K, Mg, Na), nitrógeno total y pH. Las variables dependientes fueron nitrógeno total, conductividad eléctrica, carbono orgánico y pH. Las variables independientes las bandas del satélite Landsat 8. Se aplicó regressión-kriging para la predicción espacial. El ajuste de semivariograma experimental con modelos teóricos fue consistente para las cuatro propiedades de suelos, porque fue un diseño de muestreo sistemático y el tamaño de muestra de 297 puntos. El error cuadrático medio de la predicción espacial de conductividad eléctrica fue de 4, por presentar un coeficiente de variación de 355. Los suelos se consideraron con contenido de nitrógeno total de bajo a muy bajo (< 0.15%). Al menos 30% de los suelos presenta problemas de salinidad debido a que su conductividad eléctrica es mayor de 1.1 dS m-1. Los contenidos de carbono orgánico se consideran de medios a altos (> 0.6%). El pH de los suelos es medianamente alcalino.

Summary: The use of digital soil mapping allows obtaining quantitative information on soil distribution and functioning to provide alternatives for their management. The objective of this research is to perform the spatial prediction of soil properties through regression-kriging and serve as a basis for taking the necessary measures for a sustainable use of the resource. The study area is located in the wetland Cienaga de Chapala portion of Michoacán, Mexico. Soil sampling was systematic. In the laboratory, electrical conductivity, organic carbon, soluble cations calcium, potassium, magnesium, sodium (Ca, K, Mg, Na), total nitrogen and pH were determined for each soil sample. The dependent variables were total nitrogen, electrical conductivity, organic carbon and pH. The independent variables are the Landsat 8 satellite bands. Regression-kriging was applied for spatial prediction. The experimental semivariogram fit with theoretical models was consistent for the four soil properties, because it was a systematic sampling design and the sample size was 297 points. The root mean square error of the electrical conductivity spatial prediction was 4 because it showed a coefficient of variation of 355. Soils are considered having from low to very low total nitrogen content (<0.15%). At least 30% of the soils have salinity problems because their electrical conductivity is greater than 1.1 dS m-1. Organic carbon contents are considered medium to high (>0.6%). The pH of the soils is moderately alkaline.

ABSTRACT The determination of soil organic matter is a technique that is affected by the cost of reagents, specialized personnel and the time required. As a feasible tool for the determination of this chemical property, the use of remote sensing from digital image processing and the calculation of spectral indices is proposed. The objective of the research was to find the relationships of the organic matter (OM) content with the spectral index obtained by remote sensing and, given the relationship of OM with the fertility of a soil, to know its spatial variability in an area dedicated to rice cultivation. A systematic sampling was carried out in an area of 100 ha where 100 georeferenced points were selected at a distance between points of 100 m. The samples for the determination of the organic matter content were extracted at a depth between 0-0.20 m in a Chromic Vertisol. The spectral index NDVI, SAVI and the ClayIndex CI were calculated from a Landsat 9 image. Later, linear regression analyzes were performed between these indices and the organic matter content. The average values of organic matter, NDVI and SAVI were 3.81; 0.26 and 0.52%, respectively. The mean value for CI was 1.32. It was obtained that there is a high coefficient of determination with values close to 100 % and significant correlation between the spectral index and the organic matter content. The analysis of the spatial variability of the organic matter values was carried out with the Surfer 8 software and the model that best adjusted the experimental semivariogram was the exponential one. The results obtained are promising for the future estimation of the organic matter content from the spectral index in an agroecosystem dedicated to rice under the same edaphoclimatic conditions of the area.

RESUMEN La determinación de la materia orgánica del suelo es una técnica que se ve afectada por el costo de los reactivos, del personal especializado y el tiempo requerido. Como herramienta factible para la determinación de esta propiedad química, se plantea el uso de teledetección a partir del procesamiento digital de imágenes y el cálculo de índices espectrales. La investigación tuvo como objetivo encontrar las relaciones del contenido de materia orgánica (MO) con los índices espectrales obtenidos mediante teledetección y, dada la relación de la MO con la fertilidad de un suelo, conocer su variabilidad espacial en un área dedicada al cultivo del arroz. Se realizó un muestreo sistemático en un área de 100 ha donde se seleccionaron 100 puntos georeferenciados a una distancia entre puntos de 100 m. Las muestras para la determinación del contenido de materia orgánica fueron extraídas a la profundidad entre 0-0,20 en un Vertisol Crómico. Los índices espectrales NDVI, SAVI y el ClayIndex CI se calcularon a partir de una imagen Landsat 9. Posteriormente fueron realizados análisis de regresión lineal entre éstos índices y el contenido de materia orgánica. Los valores medios de materia orgánica, NDVI y SAVI fueron de 3,81; 0,26 y 0,52% respectivamente. El valor medio para CI fue de 1,32. Se obtuvo que existe un alto coeficiente de determinación con valores cercanos al 100% y de correlación significativa entre los índices espectrales y el contenido de materia orgánica. El análisis de la variabilidad espacial de los valores de materia orgánica se realizó con el software Surfer 8 y el modelo que mejor ajustó el semivariograma experimental fue el exponencial. Los resultados alcanzados resultan promisorios para la estimación futura del contenido de materia orgánica a partir de los índices espectrales en un agroecosistema dedicado al arroz bajo las mismas condiciones edafoclimáticas de la zona.

RESUMEN El aguacate es uno de los alimentos de mayor consumo a nivel mundial. Sus plantaciones se ven afectadas por el ácaro Oligonychus sp., el cual interfiere en la generación de clorofila por parte de la planta, por lo cual la productividad se ve disminuida. Dada la importancia económica de este cultivo se abordó una metodología espacial para el análisis de riesgo de esta plaga. Se dispuso de un total de 202 observaciones de una finca de aguacate de 1,1 ha en las que se midió la cantidad de ácaros por hoja en la zona de Barranca, Perú. Métodos geoestadísticos predictivos e indicadores fueron aplicados. Se ajustó un semivariograma de tipo esférico con lo que se estimó un Kriging ordinario univariante, posteriormente se utilizaron covariables como índices de vegetación y variables geomorfométricas. Para mejorar la resolución espacial de las covariables se utilizó una simulación geoestadística y se ajustaron modelos lineales de corregionalización y co-Kriging, con lo que se realizaron predicciones de la plaga. Finalmente, se transformaron las predicciones a un modelo de riesgo utilizando kriging indicador. Los resultados obtenidos manifiestan que el ácaro presenta un proceso estacionario en segundo orden con una dependencia espacial menor a 10 m, en el que kriging ordinario univariante fue el más eficiente. A pesar de los resultados, los modelos lineales de corregionalización son consistentes, pero la simulación geoestadística no fue suficiente para mejorar las predicciones. Los datos de las covariables deben incorporarse con un mayor nivel de detalle y deben analizarse las variaciones a pequeña escala.

ABSTRACT The avocado is one of the most consumed foods in the world and it is affected by the mite Oligonychus sp., which affects the generation of chlorophyll by the plant, resulting in a decrease in productivity. Given the economic importance of the avocado, a spatial statistical methodology was used to analyze the risk of a pest in its crops. A total of 202 observations of a 1.1 ha avocado farm were used to measure the number of mites per leaf in the area of Barranca, Perú. Predictive geostatistical methods and indicators were applied. A spherical semivariogram was adjusted to estimate a univariate ordinary kriging, covariates such as vegetation indicators and geomorphometric variables were used to improve the spatial resolution of the covariates and geostatistical simulation was used and linear co-regionalization models were adjusted with which pest predictions were made with co-Kriging. Finally, the predictions were transformed into a risk model using kriging indicator. The results obtained show that the mite presents a stationary process in second order with spatial dependence of less than 10 m, in which univariante ordinary kriging was the most efficient. Despite the results, the linear co-regionalization models are consistent, but the geostatistical simulation was not enough to improve the predictions. Covariate data should be incorporated at a higher level of detail and small-scale variations should be analyzed. It is suggested to incorporate covariate data with a higher level of detail and analyze small-scale variations.

Resumen: La antracnosis es una enfermedad fúngica presente en el cultivo de aguacate que ocasiona pérdidas económicas considerables para el sector productivo del Estado de México. Para focalizar las medidas de control, es necesario conocer el comportamiento espacial y la dinámica de la enfermedad en condiciones de campo. El objetivo del estudio fue determinar el comportamiento espacial de la antracnosis en aguacate Hass en Coatepec Harinas y Tenancingo, Estado de México utilizando estadística clásica y geoestadística. La estadística clásica no mostró el comportamiento real de la antracnosis debido a que se presentaron ajustes a la Binomial Negativa y distribución de Poisson. Con la geoestadística, se obtuvo la representación del comportamiento espacial de la enfermedad a través de mapas que muestran la presencia de centros de agregación; los semivariogramas para cada fecha de muestreo presentaron distribuciones ajustadas en su mayoría a modelos de tipo gaussiano y exponencial con rangos que fluctuaron entre los 12 y los 56 m, indicando asociación entre los datos; el mayor porcentaje de superficie infectada fue de 99% para el primer muestreo de abril, mientras para el primer muestreo de noviembre, el mayor porcentaje fue de 98% en ambos municipios. La geoestadística permite conocer con precisión cuales son los patrones de distribución que siguen las enfermedades como la antracnosis en las zonas aguacateras en el Estado de México y facilita la implementación de programas de manejo integrado con mayor efectividad, contribuyendo así a disminuir el uso excesivo de productos químicos, favoreciendo la obtención de frutos más inocuos.

Abstract: Anthracnose is a fungal disease present in the avocado crop that causes considerable economic losses for the productive sector of the State of Mexico. To target control measures, it is important to know the spatial behavior and the dynamics that the disease follows under field conditions. The application of geostatistical methods facilitates this work. For this reason, the objective of this study was to determine the spatial behavior of anthracnose in the Hass avocado crop in Coatepec Harinas and Tenancingo, two producing municipalities in the State of Mexico using classical and geostatistical statistics. The results obtained through classical statistics did not show the real behavior of anthracnose because, in both municipalities, there were adjustments to a Negative Binomial representation as well as to a Poisson distribution. With the use of geostatistics, it was possible to obtain the representation of the spatial behavior of the disease through maps, which show the presence of aggregation centers; the semivariograms for each sampling date presented distributions adjusted mostly to Gaussian and exponential models with ranges that fluctuated between 12 and 56 m, indicating association between the data; likewise, the highest percentage of infected area was 99% for the first sampling in April, while for the first sampling in November, the highest percentage was 98% in both municipalities. Geostatistics makes it possible to know precisely what are the distribution patterns followed by diseases such as anthracnose in avocado-growing areas in the State of Mexico and facilitates the implementation of integrated management programs more effectively, thus contributing to reducing the excessive use of products chemicals, favoring the obtaining of more innocuous fruits.

RESUMEN La infiltración del agua en el suelo y su variación espacial es fundamental para establecer la programación de riego en los cultivos y evaluar los posibles efectos degradativos en el suelo. El objetivo fue desarrollar una metodología de procesamiento integrado en Rstudio, para identificar la variabilidad espacial de la infiltración acumulada, en dos fases para un cultivo de arveja. El muestreo de campo se adelantó sobre una malla rectangular georreferenciada con 48 puntos, por cada momento, utilizando anillos infiltrómetros dobles. Los datos fueron evaluados por medio de herramientas geoestadísticas, ajustadas con código de programación en Rstudio, definiendo las relaciones entre las magnitudes de la infiltración acumulada, para diferentes instantes de prueba, sin la necesidad de realizar ajustes estadísticos de normalidad de variables, discriminados en un periodo entre 1 y 80 minutos. Los resultados sugieren la existencia de variabilidad espacial de la infiltración acumulada en las dos fases evaluadas, considerando que, la mayoría de los datos analizados, se ajustaron a múltiples modelos de semivarianza, manteniendo grados de dependencia espacial, particularmente, respecto al máximo valor acumulado de infiltración, validando la eficacia de la metodología ajustada. Las relaciones espaciales fueron corroboradas con mapas de contorno, en donde se observó la variación espacial de la infiltración acumulada entre los momentos de cultivo identificados. La confiabilidad de la interpolación por el método Kriging ordinario, se verificó mediante la generación mapas de varianza, estableciendo el grado de homogeneidad de la interpolación. La variabilidad de la infiltración confirma la validez de la metodología ajustada implementada.

ABSTRACT The infiltration of water in the soil, and its variation in space, is essential to establish the irrigation schedule for crops and to evaluate the possible degrading effects on the soil. The objective was to develop an integrated processing methodology in Rstudio to identify the spatial variability of the accumulated infiltration, in two phases related to pea crops. Field sampling was carried out on a rectangular mesh with 48 points per moment, using double infiltrometer rings. The data were evaluated by means of geostatistical tools adjusted with programming code in Rstudio, defining the relationships between the magnitudes of the accumulated infiltration, for different test instants, without the need to make statistical adjustments to the normality of variables, discriminated over a period between 1 and 80 minutes. The results suggest the existence of spatial variability of the accumulated infiltration in the two evaluated phases, considering that most of the analyzed data were adjusted to multiple variance models, maintaining a degree of spatial dependence, and validating the effectiveness of the adjusted methodology developed and implemented. The spatial relationships were corroborated by means of contour maps, where the spatial variation of the accumulated infiltration between the two identified cultivation moments was observed. The reliability of the interpolation by the Ordinary Kriging method was verified by generating variance maps, establishing the degree of homogeneity of the interpolation. The variability of infiltration confirms the validity of the adjusted methodology implemented.

RESUMEN Mabea fistulifera Mart. (nombre común: canudo-de-pito) pertenece a la familia Euphorbiaceae y es una especie arbórea nativa de Brasil que presenta un alto potencial para ser utilizada en la recuperación de áreas degradadas. Este estudio tuvo como objetivo evaluar la distribución y correlación espacial entre parámetros dendrométricos de plantas de M. fistulifera y los atributos físicos del suelo a través de geoestadística. El estudio fue realizado en la Universidade Estadual Paulista (UNESP) en la ciudad de Selvíria, MS, Brasil; se utilizó un Oxisol rojo distrófico típico de textura arcillosa. Los atributos analizados del suelo fueron: resistencia a la penetración, humedad gra-vimétrica, densidad de partículas, mientras que en plantas se analizaron circunferencia y diámetro a la altura del pecho (medido a 130 cm del suelo), altura del árbol y volumen total del árbol. Se introdujo una malla experimental con 35 puntos de muestreo espaciados en 13 m x 13 m. Se tomaron dos muestras de suelo en cada punto, una de 0.00 - 0.10 m de profundidad y otra de 0.10 - 0.20 m de profundidad. El análisis de datos descriptivos y el análisis de dependencia espacial se realizaron mediante ajustes de semivariograma y mapas de kriging. Las propiedades dendrométricas de la especie M. fistulifera y la humedad gravimétrica mostraron dependencia espacial. El modelo de semivariograma esférico explicó mejor la estructura espacial de la circunferencia y diámetro a la altura del pecho, el volumen total del árbol y la humedad gravimétrica del suelo. Se hizo énfasis en la correlación entre el volumen total del árbol en función del diámetro a la altura del pecho, mostrando una dependencia espacial moderada. Además, el diámetro del árbol a la altura del pecho resultó ser un buen indicador para determinar la altura total de la planta de M. fistulifera.

ABSTRACT Mabea fistulifera Mart. (common name: canudo-de-pito) belongs to the Euphorbiaceae family and is a native tree species in Brazil showing a high potential to recover degraded lands. This study aimed to evaluate the distribution and spatial correlation between the dendrometric parameters of the M. fistulifera plants and the physical attributes of the soil through geostatistics. The study was carried out at the Paulista State University (UNESP), in the city of Selvíria, MS, Brazil, in a typical dystrophic Red Oxisol with a clayey texture. The following properties were analyzed: for soil, penetration resistance, gravimetric moisture, particle density, and, for plants, circumference and diameter at breast height (measured at 130 cm above the ground), tree height, and total volume of the tree. An experiment grid was introduced with 35 sample points spaced 13 m x 13 m. Two soil samples were taken at each point, at 0.00 - 0.10 m, and 0.10 -0.20 m depth. Descriptive data analysis and spatial dependence analysis were carried out through semivariogram adjustments and kriging maps. The dendrometric properties of the species M. fistulifera and the soil gravimetric moisture content showed spatial dependence. The spherical semivariogram model best explained the spatial structure of circumference at breast height, diameter at breast height, tree volume, and soil gravimetric moisture. There was an emphasis on the correlation between the total volume of the tree as a function of the diameter at breast height, showing a moderate spatial dependence. Furthermore, the tree diameter at breast height proved to be a good indicator for determining the total height of the M. fistulifera tree.

RESUMEN La soya es actualmente la oleaginosa más cultivada en el mundo. El objetivo de este estudio fue analizar los atributos químicos de Oxisol correlacionados con la productividad de soya. Los atributos evaluados fueron productividad de grano y las propiedades edáficas contenido de materia orgánica, fósforo, pH, potasio, calcio, magnesio, hidrógeno + aluminio, aluminio, suma de bases, capacidad de intercambio catiónico (CIC), saturación de bases, requerimiento de encalado; resistencias a la penetración 0.0-0.40 m, 0.10-0.20 m, 0.20-0.30 m y 0.30-0.40 m. Los atributos químicos fueron sometidos a un análisis descriptivo clásico, con la ayuda del programa RBio. En el análisis del semivariograma, los atributos calcio, magnesio, aluminio, suma de bases, saturación de bases, requerimiento de encalado y resistencia a la penetración 0.30-0.40 m mostraron un efecto pepita puro, es decir, sin dependencia espacial. En conclusión, la CIC es la propiedad que mejor describió los datos de rendimiento de soya en el Latosol Rojo distrófico. La productividad del grano, contenido de materia orgánica, fósforo, pH, potasio, hidrógeno + aluminio, CIC, y la resistencia a la penetración de 0.00 a 0.30 m mostraron dependencia espacial.

ABSTRACT Soybean is currently the most cultivated oilseed in the world. The objective of this study was to analyze the chemical attributes of Oxisol correlated with soybean productivity. The attributes evaluated were grain productivity, soil properties of organic matter contents, phosphorous, pH, potassium, calcium, magnesium, hydrogen + aluminum, aluminum, sum of bases, cation exchange capacity (CEC), base saturation, liming requirement; penetration resistance at 0.0-0.10 m, 0.10-0.20 m, 0.20-0.30 m, and 0.30-0.40 m. Soil chemical attributes were submitted to a descriptive classic analysis with the help of the RBio software. In the semivariogram analysis, the attributes calcium, magnesium, aluminum, sum of bases, base saturation, liming requirement, and penetration resistance at 0.30-0.40 m showed a pure nugget effect, meaning no spatial dependence. In conclusion, CEC was the attribute that best described the soybean yield data in dystrophic Red Latosols. Attributes of grain productivity, soil organic matter, phosphorus, pH, potassium, hydrogen + aluminum, CEC, penetration resistance at 0.00 to 0.30 m showed spatial dependence.

RESUMEN La gestión sostenible de los recursos agua y suelo, con fines agrícolas, tiene relación con la capacidad para almacenar y movilizar agua disponible para los cultivos, particularmente, bajo un análisis espacial. El objetivo del estudio fue diseñar y evaluar una metodología de análisis espacial de la resistencia a la penetración e infiltración del suelo sobre texturas franco-arcillosas. Los principios básicos metodológicos incluyeron planificación de grilla de muestreo, captura de datos en puntos definidos, ajuste de datos a modelos empíricos, procesamiento y representación espacial de datos. Se evaluó un momento definido para un cultivo de feijoa establecido con producción permanente. Con una grilla de muestreo rectangular georreferenciada de 40m x 40m, se abarcó una superficie de 1,36 ha. La resistencia a penetración, se midió con un penetrómetro, cubriendo 4 profundidades por nodo (punto muestreado). La infiltración fue evaluada con anillos infiltrómetros. Los resultados permitieron validar la metodología implementada, mediante un entorno de procesamiento único, a través de RStudio. La resistencia a la penetración afectó sensiblemente la variación en las tasas de infiltración, ajustando actividades de planeación de actividades de riego. La propuesta metodológica fue diseñada para disminuir tiempos de procesamiento y respuestas gráficas, tabuladas e integradas en un único script en la herramienta R, comparado con técnicas tradicionales geoestadísticas, que articulan la implementación de múltiples herramientas para la generación de resultados.

ABSTRACT The sustainable management of water and soil resources for agricultural purposes is related to the ability to store and mobilize available water for crops, particularly under a spatial analysis. The objective of the study was to design and evaluate a methodology for spatial analysis of resistance to soil penetration and infiltration on loamy-clay textures. The basic methodological principles included sampling grid planning, data capture at defined points, data fitting to empirical models, data processing, and spatial representation. A defining moment was evaluated for an established feijoa crop with permanent production. With a georeferenced rectangular sampling grid of 40m x 40m, an area of 1.36 ha was covered. Penetration resistance was measured with a penetrometer, covering 4 depths per node (sampled point). Infiltration was evaluated with ring infiltrometers. The results allowed validation of the methodology implemented through a single processing environment through RStudio. Resistance to penetration sensitively affected the variation in infiltration rates, adjusting planning activities for irrigation activities. The methodological proposal was designed to reduce processing times and graphic responses, tabulated, and integrated with a single script in the R tool, compared to traditional geostatistical techniques, which articulate the implementation of multiple tools for the generation of results.

Resumen: La fertilidad del suelo es la capacidad más importante en la nutrición de las plantas y su variabilidad espacial puede determinarse mediante técnicas geoestadísticas que permiten mapear y delimitar áreas de manejo. Una de las ventajas importantes de los sistemas de información geográf ica (SIG) es el análisis espacial, en particular el uso de las interpolaciones de diferentes variables físicas químicas del suelo. El objetivo del trabajo fue analizar la fertilidad del suelo en la comunidad de Santo Domingo, Huasca de Ocampo, Hidalgo; utilizando mapas temáticos creados por el método de interpolación Kriging ordinario y validados con las técnicas de validación en campo y cruzada para las variables de fertilidad del suelo: contenido de nutrientes N, P, K, Ca, Mg y Na, y las propiedades pH, CE, MO y CIC. La información estadística para las variables demostró ser uniforme y fácilmente predecible; a excepción del pH y MO donde se observa poca representatividad de la media asociadas a una variabilidad intrazonal. El modelo seleccionado para el ajuste del semivariograma experimental, que mejor ajustó al de las variables estudiadas, fue el modelo Gaussiano; a excepción de la variable CE la cual se ajustó al modelo esférico. Los resultados muestran suelos con pH<6.0, que indica suelos ácidos, por lo tanto, los nutrientes Ca, P y Mg están menos disponibles para la planta. Asimismo, los nutrientes primarios como el N, P y K se encuentran en cantidades def icientes. Se concluye que los mapas obtenidos en este estudio, a partir, del modelo Kriging ordinario y los dos tipos de validación utilizados, es una herramienta útil como aproximación y referencia para determinar en buena medida la distribución espacial y variabilidad de las propiedades de fertilidad de los suelos. Los valores de MO, N, K, P y pH def inieron principalmente el estado actual de la fertilidad de los suelos y evidencian su degradación.

Summary: Soil fertility is one of the most important elements in crop nutrition and its spatial variation can be determined through geostatistical techniques that allow mapping and delimiting management areas. One of the important advantages of geographic information systems (GIS) is spatial analysis, particularly the use of interpolations of dif ferent soil physicochemical variables. Thus, the objective of this research is to analyze soil fertility in the community of Santo Domingo, Huasca de Ocampo, Hidalgo, using thematic maps created by the ordinary Kriging interpolation method and validated with f ield and cross validation techniques for the soil fertility variables: nutrient content N, P, K, Ca, Mg and Na, and the properties pH, EC, MO and CIC. The statistical information for the variables proved to be uniform and easily predictable with the exception of pH and OM where little representativeness of the mean was observed associated with intrazonal variability. The model selected for the adjustment of the experimental semi-variogram, which best adjusted the variables studied, was the Gaussian model, except for the EC variable that was adjusted to the spherical model. The results show soils with low pH, which indicates acid soils, therefore, Ca, P and Mg nutrients are less available to the plant. Likewise, primary nutrients, such as N, P and K are found in def icient amounts. In conclusion, the maps obtained in this study from the ordinary Kriging model and the two types of validation used can be a useful tool as an approximation and reference to determine to a good extent the spatial distribution and variability of soil fertility properties. The values of MO, N, K, P and pH mainly def ined the current state of soil fertility and evidence its degradation.

Resumen La caña de azúcar (Saccharum spp. híbridos) es el cultivo agroindustrial más importante de regiones tropicales. Recientemente, en sus hojas se han observado estrías cloróticas asociadas con la bacteria Herbaspirillum rubrisubalbicans que afecta la capacidad fotosin tética de la planta y su rendimiento. El comportamiento espacio temporal es un elemento importante para el manejo integral de las enfermedades. Con el objetivo de determinar la distribución espacial del moteado clorótico en caña de azúcar en el sureste de México, se georreferenciaron 80 puntos en forma aleatoria en 2016 y 2017, para determinar la inci dencia de la enfermedad. Se generó un semivariograma experimental ajustado a un modelo teórico preestablecido y se estimó el Kriging. La incidencia de la enfermedad fue de 2,93% (2016) y 5,36% (2017) en las variedades ICP-MEX-92-1420, CP-72-2086, ITV-92-373, MEX-79434 y MEX-69-290. El comportamiento espacial se ajustó al modelo Penta-esférico en 2016 y Esférico en 2017. La interpolación espacial se validó con valores cercanos a cero de la Media del Error (ME), Raíz del Error Cuadrático Medio (RMSE) y Media Estandarizada del Error de predicción (MSPE), visualizándose en el mapa obtenido. Los resultados permitirán direccionar el manejo integral del moteado clorótico en caña de azúcar en la zona afectada.

Abstract Sugar cane (Saccharum spp. hybrids) is the most important agroindustrial crop of the tropics. Recently, sugar cane plants with chlorotic leaf streaking associated with the bacterium Herbaspirillum rubrisubalbicans have been observed. This disease impacts photosynthetic capacity and yield. Characterizing the spatio-temporal behavior of chlorotic mottling using prediction maps is an important element of integrated disease management. Here, we determine the spatial distribution of mottled stripe disease in sugar cane in southeastern Mexico. To do this, we randomly chose and georeferenced 80 points in commercial plots in 2016 and 2017 to determine the disease incidence. We generated an experimental semivariogram based on a predetermined theoretical model and estimated Kriging. The incidence was 2.93% in 2016 and 5.36% in 2017 in varieties ICP-MEX-92-1420, CP-72-2086, ITV-92-373, MEX-79434 and MEX-69-290. The spatial behavior of the bacteria fit the pentaspherical model in 2016 and the spherical model in 2017. Spatial interpolation was validated by Mean Error (ME), Root Mean Square Error (RMSE) and Mean Standardized Prediction Error (MSPE) values near zero, visualized using the generated map. The results will be used to guide management of mottled stripe disease in sugar cane in the affected area.

RESUMO Na agricultura de precisão a determinação de zonas de manejo dos atributos de solo e planta, é um processo complexo que demanda o conhecimento de muitas variáveis, o que dificulta o processo de gestão e tomada de decisão. Este estudo avaliou a variabilidade espacial da produtividade da cultura da soja e de atributos químicos do solo por meio de análise multivariada e geoestatística para a determinação de zonas de manejo específico em um Latossolo. A produtividade de soja e os atributos químicos do solo nas camadas 0-0.2 e 0.2-0.4 m de profundidade foram amostrados em 70 pontos de amostragem. Análises geoestatísticas e multivariadas foram então realizadas. As propriedades químicas do solo apresentaram maior variabilidade na profundidade de 0,2 a 0,4 m. Os parâmetros do semivariograma dos dados da análise de componentes principais (PCA) (PCA 1, PCA 2 e PCA 3) para ambas as profundidades foram mais homogêneos do que os dados originais. Os mapas de propriedades químicas do solo apresentaram alta similaridade com o mapa de produtividade da soja. A ACP explicou 65,34% (0 a 0,2 m) e 70,50% (0,2 a 0,4 m) da variabilidade dos dados, agrupando a produtividade da soja, matéria orgânica, pH, fósforo, potássio, cálcio, magnésio e sódio. A espacialização do PCA permitiu a definição das zonas de manejo indicadas pelo PCA 1, PCA 2 e PCA 3 para ambas as profundidades. O resultado indica que a área deve ser manejada utilizando diferentes estratégias de manejo da fertilidade do solo para aumentar a produtividade da soja.

ABSTRACT In precision agriculture, determining management zones for soil and plant attributes is a complex process that requires knowledge of several variables, which complicates management and decisionmaking processes. This study evaluated the spatial variability of soybean yield and soil chemical properties using geostatistical and multivariate analyses to define management zones in an Oxisol. The soybean yield and soil chemical properties between 0 to 0.2 and 0.2 to 0.4 m soil depths were sampled at 70 points. Geostatistical and multivariate analyses were then performed on these data. The soil chemical properties showed higher variability at 0.2 to 0.4 m soil depth. The semivariogram parameters of the principal component analysis (PCA) data (PCA 1, PCA 2, and PCA 3) for both depths were more homogeneous than the original data. The maps of soil chemical properties showed high similarity to the soybean yield map. The PCA explained 65.34% (0 to 0.2 m) and 70.50% (0.2 to 0.4 m) of data variability, grouping the soybean yield, organic matter, pH, phosphorous, potassium, calcium, magnesium, and sodium. PCA spatialization allowed for the definition of management zones indicated by PCA 1, PCA 2, and PCA 3 for both depths. The result indicates that the area must be managed using different strategies of soil fertility management to increase soybean yield.

RESUMEN El desarrollo agrícola exige una mayor adopción de maquinaria por parte de los productores para evitar el daño a la salud de los trabajadores por el exceso de ruido. En este escenario, este estudio presenta análisis utilizando geoestadística y Control Estadístico de Procesos (SPC) en el mapeo de la variabilidad espacial de la magnitud del ruido emitido por un microtractor para identificar zonas saludables para los trabajadores. El estudio se llevó a cabo en la Universidad Federal de Lavras (UFLA), donde los niveles de ruido se recolectaron en puntos distribuidos en una cuadrícula de muestra regular de 2,0×2,0 m alrededor de la máquina. La dependencia espacial del ruido se analizó ajustando el semivariograma de tipo onda e interpolando por kriging ordinario y el SPC a través de cartas de control individuales. Fue posible observar valores de ruido superiores a 85 dB(A) en un radio de hasta 6 m alrededor del tractor en funcionamiento. El valor máximo de 91 dB(A) se obtuvo desde el asiento del operador, permitiendo así una exposición diaria máxima de 3,5 h. Además, se observó que las personas ubicadas a distancias mayores a 4 m del microtractor no necesitan usar equipo de protección personal para una exposición de 8 h de trabajo.

ABSTRACT Agricultural development requires greater adoption of machinery by producers to avoid damage to the worker's health due to excessive noise. In this scenario, this study aimed to analyze the noise magnitude emitted by a micro-tractor using geostatistics and Statistical Process Control (SPC) in mapping spatial variability to identify healthy zones for workers. The study was carried out at the Federal University of Lavras (UFLA), where noise levels were collected at points distributed in a regular 2.0×2.0 m sample grid around the machine. The spatial dependence of noise was analyzed by adjusting the wave-type semivariogram and interpolating by ordinary kriging and the SPC through individual control charts. It was possible to observe alarming noise values above 85 dB(A) in a radius of up to 6 m around the tractor in operation. The maximum value of 91 dB(A) was obtained from the operator's seat, thus allowing maximum daily exposure of 3.5 h. In addition, it was observed that people located at distances greater than 4 m from the micro-tractor do not need to wear personal protective equipment for an exposure of 8 h of work.

Resumo Compreender as variações espaciais de variáveis dendrométricas em inventário florestal contínuo é imprescindível para subsidiar ações de manejo, além de permitir intensidades amostrais que reflitam em acurácia com menor custo do inventário. Nesse contexto, o objetivo deste trabalho foi avaliar a estrutura de dependência espacial de variáveis dendrométricas ao longo do tempo e em diferentes intensidades amostrais em povoamento de eucalipto. As hipóteses testadas foram que a estrutura de dependência espacial de variáveis dendrométricas se altera com o crescimento em povoamentos de eucalipto e que a intensidade amostral influencia nesta estrutura. As variáveis diâmetro a 1,30 m do solo, área basal, altura total, altura média das árvores dominantes e volume de madeira foram obtidas em inventário florestal contínuo, aos 3,5, 4,5 e 5,5 anos, em 80 unidades amostrais permanentes (400 m²), distribuídas aleatoriamente em um povoamento de eucalipto (394 ha), localizado em Abaeté, Minas Gerais. Foram avaliadas as intensidades de uma unidade amostral a cada 4,9 (n = 80), 7,3 (n = 54) e 16,4 (n = 24) hectares. Considerou-se a maior intensidade amostral como referência para as demais. Os modelos de semivariância esférico, exponencial e gaussiano foram ajustados ao semivariograma experimental, em que o modelo de melhor ajuste foi utilizado pela krigagem ordinária na espacialização das variáveis analisadas. Os resultados demonstraram predominância de forte dependência espacial das variáveis dendrométricas, independentemente da idade e intensidade amostral, sobretudo para altura média das árvores dominantes e volume de madeira. A menor intensidade amostral influenciou negativamente na dependência espacial da área basal, em todas as idades. A estrutura de dependência espacial não é influenciada pelo aumento da idade do povoamento, sendo recomendada a análise geoestatística destas variáveis em inventário florestal contínuo, considerando a intensidade amostral de uma unidade amostral a cada 16,4 hectares.

Abstract Understanding the spatial variations of dendrometric variables in a continuous forest inventory is essential to support management actions, in addition to allowing sample intensities that reflect accuracy with lower inventory cost. The objective of this study was to evaluate the spatial dependence structure of dendrometric variables over time and in different sample intensities in eucalyptus stands. The hypotheses considered were that the spatial dependence structure of dendrometric variables changes along the growth in eucalyptus stands and the sample intensity influences this structure. The variables diameter at 1.30 m of soil, basal area, total height, mean height of dominant trees and volume of wood were obtained in continuous forest inventory, at 3.5, 4.5 and 5.5 years, from 80 plots (400 m²) distributed randomly in the stand (394 ha) located in Abaeté, Minas Gerais state. Were evaluated the sample intensities of one plot every 4.9 (n = 80), 7.3 (n = 54), and 16.4 (n = 24) hectares. The highest sample intensity was reference for the others. The spherical, exponential and gaussian semivariance models were adjusted to the experimental semivariogram, where the best fit model was used by ordinary kriging in the spatialization of the analyzed variables. The results showed a predominance of strong spatial dependence of dendrometric variables, regardless of age and sample intensity, especially for mean height of dominant trees and volume of wood. The lower sample intensity influenced negatively the spatial dependence of the basal area at all ages. The structure of spatial dependence is not influenced by the increase in the age of the stand, and the geostatistical analysis of these variables is recommended in a continuous forest inventory, considering the sample intensity of one plot of each 16.4 hectares.

RESUMEN En este trabajo se analizó la variabilidad espacial del fósforo asimilable del suelo, como premisa del manejo sostenible en un agrosistema azucarero. El estudio se realizó en el año 2015, entre las coordenadas 22º 25' 42" N a 22º 29' 39" N y 80º 57' 22" O a 80º 52' 43" O de suelo Ferralsol, en Matanzas, Cuba. El muestreo de suelo se ajustó a áreas menores o iguales a cinco hectáreas, para un total de 671 muestras colectadas en 4086,23 hectáreas. El modelo exponencial ajustado al semivariograma experimental, arrojó un rango de 235 metros para este elemento. Se definieron sitios específicos asociados a categorías del elemento estudiado, que no coinciden con las estructuras para el manejo de fertilizantes en el agrosistema azucarero, lo que demostró la necesidad de dosis variables del fertilizante fosfórico dentro de los campos de caña de azúcar, para contribuir a la sostenibilidad de este agrosistema.

Abstract In this work it was analyzed the spatial variability of soil available phosphorus, as premise of sustainable management in a sugarcane agrosystem. The study it was carried out in the year 2015, among the coordinates 22º 25' 42" N to 22º 29' 39" N and 80º 57' 22" W to 80º 52' 43" W, on a Ferralsol soil, in Matanzas, Cuba. The soil sampling it was adjusted for smaller o equal to five hectares, for 671 soil samples collected in 4086, 23 hectares. The exponential model fitted to the experimental semivariogram, found a range of 235 meters for this element. Specific sites associated with categories of the studied element were defined, which did not match with structures for fertilizer management in sugarcane agrosystem, which demonstrated the need of variable doses of phosphoric fertilizer within sugarcane fields, to contribute to the sustainability of this agrosystem.