Indicadores de calidad del suelo en el cultivo de la Teca (Tectona grandis Linn, F) en la región de San Onofre, Sucre (2015)
En una zona de lomerío de los Montes de María, en jurisdicción del municipio de San Onofre, departamento de Sucre, Colombia, se realizó un muestro sistemático de suelos y el registro de variables biométricas, con el objetivo de establecer Indicadores de Calidad del Suelo para el cultivo de Teca. En total se tomaron muestras de suelo en 60 puntos y se midieron la altura de las plantas y el DAP de los árboles presentes en cada sitio. En los suelos se determinaron la densidad aparente, el pH y los contenidos de arena, limo, arcilla, materia orgánica, calcio, magnesio, potasio, fosforo, azufre, hierro, manganeso, cobre, zinc, boro, así como la producción de CO2. Los suelos estudiados presentaron altos contenidos de Ca, Mg, Fe, Mn y Cu; medios de K y B y bajos de P, S, Zn y materia orgánica; no se presentó al intercambiable y predominó la textura FAr. La mayoría de las propiedades (11 de 22) presentaron una distribución de probabilidad sesgada y sólo K, Zn, B y CO2 tuvieron coeficiente de variación mayores a 40%. Se determinaron cuatro índices de calidad del suelo (ICS) con base en 4 grupos de indicadores (GMD) seleccionados mediante análisis estadísticos multivariados que incluyeron regresiones lineales múltiples, análisis de componentes principales y análisis de factores. Un cuarto índice (ICS4) se calculó tomando todas las propiedades medidas como indicadores. Las variables de cada GMD fueron transformadas en calificaciones y con ellas se calcularon los Índices de Calidad de Suelos (ICS). El índice de mayor valor se obtuvo cuando se incluyeron todas las variables (ICS4), seguido por el índice calculado con las variables definidas mediante análisis de regresión múltiple (ICS1). Ninguno de los índices calculados correlacionó significativamente con las variables biométricas, probablemente porque la calidad de los suelos fue buena para el desarrollo de la teca y/o porque la edad del cultivo no fue suficiente para que se detectara el efecto de los pocos cambios en el suelo sobre su desarrollo. Mediante regresión lineal simple entre ICS4 e ICS1 se obtuvo un modelo con alto poder predictivo del ICS4 (R2 mayor a 70 %) lo que hace que la evaluación de la calidad de estos suelos sea eficiente y económica pues el ICS1 se calcula con base en apenas 4 propiedades del suelo.