Formulación de fertilidad online para cultivos tropicales con base en análisis físico-químico del suelo
Online fertility formulation for tropical crops based on physical-chemical analysis of soil
DOI:
https://doi.org/10.15446/acag.v71n4.106214Palabras clave:
algoritmo, base de datos, fenología, fertilización, yuca, suelo (es)algorithm, database, phenology, fertilization, cassava, soil (en)
Descargas
La fertilización en cultivos tropicales supone estar al tanto del dinamismo biológico y químico del suelo, así como de las etapas de desarrollo de las plantas y sus requerimientos. Este artículo expone el diseño y operación de un sistema de información para la interpretación de análisis físicos y químicos del suelo con interacción a diversas bases de datos, con la meta de formular los planes de fertilización online. Para esto se utilizó el cultivo de yuca como base, y se especificó su fenología, rendimiento y requerimientos de nutrientes en el suelo. El software de apoyo interactúa con diversas bases de datos, con base en la relación: planta-suelo-agua. Se desarrolló el algoritmo, diagrama de flujo y pseudocódigo apoyado en diferentes lenguajes de programación: HTML, PHP y JavaScript, alojado en un servidor de aplicaciones, con un sistema de bases de datos MySQL. El sistema se divide en cuatro módulos: 1. análisis de suelos; 2. requerimientos de fertilización; 3. base de datos de cultivos (en progreso); y, 4. herramientas e informes. Se realizaron pruebas funcionales y no funcionales que permitieron hacer ajustes en la precisión de los resultados y de mejora durante el desarrollo y se ha confrontado contra los resultados esperados por un experto, para garantizar su nivel de precisión y exactitud.
Fertilization in tropical crops means being aware of the biological and chemical dynamism of the soil, as well as of the stages of plant development and their requirements. This article exposes the design and operation of an information system for the interpretation of physical and chemical analysis of soil, with the aim of formulating online fertilization plans. The cassava crop was used as a base, in which its phenology, yield and nutrient requirements of the soil were specified. The software interacts with various databases and uses the plant-soil-water relationship as a general assumption. The algorithm, flowchart and pseudocode were developed and supported by different programming languages: HTML, PHP, and JavaScript, hosted in an application server with a MySQL database system; it was developed in a web environment and hosted on an online application server. The system was divided into four modules: 1. Soil analysis; 2. Fertilization requirements; 3. Crop database (in progress), and 4. Tools and reports. During the development, functional and non-functional tests were carried out, which allowed to make adjustments and improvements on the precision of the results. At the end, the results were compared against those expected by an expert to guarantee its level of precision and accuracy.
Referencias
Alcaraz, J. y Jiménez, J. (2018). La aplicación de la agricultura de precisión en el proceso de fertilización: un caso de estudio para el sector bananero del Urabá-Antioqueño. Universidad EAFIT. http://hdl.handle.net/10784/12581
Arévalo, R.; Bertoncini, E.; Guirado, N. y Chaila, S. (2006). Los términos cultivar o variedad de caña de azúcar (Saccharum spp.). Revista Chapingo Serie Horticultura, 12(1), 5-9. https://www.redalyc.org/pdf/609/60912102.pdf
Burbano-Orjuela, H. (2016). El suelo y su relación con los servicios ecosistémicos y la seguridad alimentaria. Revista de Ciencias Agrícolas, 33(2) ,117-124. https://doi.org/10.22267/rcia.163302.58
Cadavid, L. (2011). Manual de nutrición vegetal. Una visión de los aspectos nutricionales del cultivo de la yuca (Manihot esculenta Crantz). Cali, Colombia. CIAT. 175 p https://repository.agrosavia.co/bitstream/handle/20.500.12324/19225/44718_59468.pdf?sequence=1&isAllowed=y
Correa, E.; Yacomelo, M.; León, R.; Orozco, A.; Silva, G. y Tamara, R. (2019). Modelo productivo de ahuyama para la región Caribe colombiana. Agrosavia. https://editorial.agrosavia.co/index.php/publicaciones/catalog/book/34
Correndo, A. A.; Pearce, A.; Bolster, C. H.; Spargo, J. T.; Osmond, D. y Ciampitti, I. A. (2023). The soiltestcorr R package: An accessible framework for reproducible correlation analysis of crop yield and soil test data. SoftwareX, 21, 101275. https://doi.org/10.1016/j.softx.2022.101275
Delgado, H.; Rangel, J. y Silva, A. (2018). Caracterización de la fertilidad química de los suelos en sistemas productivos de la Altillanura Plana, Meta, Colombia. Luna Azul, 46, 54-69. https://revistasojs.ucaldas.edu.co/index.php/lunazul/article/view/3107
Durán, E. (2019). Análisis de la implementación del internet de las cosas en la agroindustria colombiana para optimizar y aumentar los procesos de producción. Universidad Cooperativa de Colombia. Facultad de Ingenierías, Ingeniería de Sistemas, Santa Marta. https://hdl.handle.net/20.500.12494/12915
Gárate, A. y Bonilla, E. (2013). Nutrición mineral y producción vegetal. En J. Azcón-Bieto y M. Talón (coords.). Fundamentos de fisiología vegetal (pp. 57-79). McGraw-Hill.
García, F. y González, M. (2010). Balances de nutrientes en Argentina. ¿Cómo estamos? ¿Cómo mejoramos? Revista Fertilizar, 17. https://fertilizar.org.ar/balances-de-nutrientes-en-argentina-como-estamos-como-mejoramos/
Jiménez, J.; Rendón, R.; Toledo J. y Aranda, G. (2016). Las tecnologías de la información y comunicación como fuente de conocimientos en el sector rural. Revista Mexicana de Ciencias Agrícolas, 15, 3063-3074. https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=263146724013
Fernández, M. (2013). Diagnóstico de modelos agroclimáticos evaluación del riesgo agroclimático por sectores. FONADE-IDEAM. http://www.ideam.gov.co/documents/21021/21138/Uso+de+Modelos+agroclim%C3%A1ticos.pdf/9f53a23d-9afa-4fda-aad3-5fe407c6cfea
Martínez-Corral, L.; Martínez-Rubin de Celis, E.; Flores-García, F. G.; Preciado-Rangel, P.; Zermeño-González, H. y Valdez-Cepeda, R. D. (2009). Programa de cómputo para el cálculo de soluciones nutritivas. Revista Chapingo Serie Horticultura, 15(2), 149-153. https://www.redalyc.org/pdf/609/60912457006.pdf
Matías, F.; Sabadín, J.; Moreira, L.; Gomes, M.; Mira, A.; Fritsche-Neto, R. y Otto, R. (2020). Soil-app: A tool for soil analysis interpretation. Scientia Agricola, 78(1). https://doi.org/10.1590/1678-992X-2019-0113
Mosquera, T. (2018). Dinámica del agua en el suelo en función del manejo de la paja de caña azúcar mediante el Modelo Agroambiental APSIM. Universidad de Los Llanos. https://repositorio.unillanos.edu.co/bitstream/handle/001/1360/Din%C3%A1mica%20del%20Agua%20en%20el%20Suelo%20en%20Funci%C3%B3n%20del%20Manejo%20de%20la%20Paja%20de%20Ca%C3%B1a%20de%20Azucar%20Mediante....pdf?sequence=2&isAllowed=y
Niquín-Alayo, E.; Vergara-Moreno, E. y Calderón-Niquín, M. (2018). FERTIDIF: software para la planificación de fertilización agrícola basado en optimización lineal con costos difusos. Scientia Agropecuaria, 9(1), 103-112. https://doi.org/10.17268/sci.agropecu.2018.01.11
Osorio, N. W. (2012). Cómo interpretar los resultados del análisis de fertilidad del suelo. Boletín del Manejo Integral del Suelo y la Nutrición Vegetal, 1(6), 1-3. https://www.bioedafologia.com/sites/default/files/documentos/pdf/1%206%20Como%20interpretar%20analisis%20de%20suelos%20%20Walter%20Osorio_0.pdf
Osorio, R. (2014). Aplicación del modelo DSSAT en cultivos de frijol en El Guayabo y Campus de la EAP. Escuela Agrícola Panamericana. https://pdfslide.tips/documents/aplicacion-del-modelo-dssat-en-cultivos-de-frijol-en-el-honduras-octubre.html?page=4
Rodríguez, R.; Edurne, A.; Elisei, V. y Lipinski, V. (2013). Abonado y fertilización. En P. Della (ed.), Manual del cultivo del zapallo anquito (Cucurbita moschata Duch.) (pp. 125-156). Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. https://ri.conicet.gov.ar/bitstream/handle/11336/109969/CONICET_Digital_Nro.e66f2d8d-f6b4-4ed8-86ee-57a54d2e75f1_A.pdf?sequence=2&isAllowed=y
Roveda, G.; Peñaranda, A.; Ramírez, M.; Baquero, I. y Galindo, R. (2012). Diagnóstico de la fertilidad química de los suelos de los municipios de Granada y Silvania para la producción de uchuva en Cundinamarca. Corpoica, 13(2), 179-188. https://revistacta.agrosavia.co/index.php/revista/article/view/253
Sierra, A., Sánchez, T., Simonne, E. y Treadwell, D. (2020). Principios y prácticas para el manejo de nutrientes en la producción de hortalizas. https://edis.ifas.ufl.edu/pdf/HS/HS35600.pdf
Stöckle, C. O.; Donatelli, M. y Nelson, R. (2003). CropSyst, a cropping systems simulation model. European Journal of Agronomy, 18(3-4), 289-307. https://doi.org/10.1016/S1161-0301(02)00109-0
Cómo citar
APA
ACM
ACS
ABNT
Chicago
Harvard
IEEE
MLA
Turabian
Vancouver
Descargar cita
Licencia
![Creative Commons License](http://i.creativecommons.org/l/by-nc-nd/4.0/88x31.png)
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0.
Política sobre Derechos de autor:Los autores que publican en la revista se acogen al código de licencia creative commons 4.0 de atribución, no comercial, sin derivados.
Es decir, que aún siendo la Revista Acta Agronómica de acceso libre, los usuarios pueden descargar la información contenida en ella, pero deben darle atribución o reconocimiento de propiedad intelectual, deben usarlo tal como está, sin derivación alguna y no debe ser usado con fines comerciales.