CALIDAD DE SUELOS EN PLANTACIONES DE CACAO

CALIDAD DE SUELOS EN PLANTACIONES DE CACAO

CALIDAD DE SUELOS EN
PLANTACIONES DE CACAO
(Theobroma cacao), BANANO (Musa
AAA) Y PLÁTANO (Musa AAB) EN EL
VALLE DE TALAMANCA, COSTA RICA
Por: Rolando Cerda B.
Consejera principal: Gabriela Soto
Miembros del comité:
Eduardo Somarriba, Ana Tapia, Wagner Peña y Jayne Crozier
INTRODUCCIÓN
• En la Reserva Indígena de Talamanca, habitada por
indígenas Bri-bris y Cabécares, una de las principales
actividades económicas es la agricultura
Cultivos de autoconsumo: arroz, maíz y frijol en las laderas
Cultivos comerciales: cacao, banano y plátano que predominan en el
valle
• Cacao y banano en sistemas agroforestales
• Plátano monocultivo
y con uso de
agroquímicos
CACAO
BANANO
Sustituidos por
PLÁTANO
CONVENCIONAL
• Por los buenos precios que tiene el plátano
(Borge y Villalobos 1998, Whelan 2005)
• Este cambio de uso y en el manejo de los
sistemas PUEDE TENER UN IMPACTO
NEGATIVO EN EL SUELO, comprometiendo
la sostenibilidad de los agroecosistemas
Tres funciones del suelo
1) Medio para plantas
y organismos
(Productividad)
2) Regula el agua
Calidad de suelos
3) Descomponer
Degradar
Calidad de suelos
• Definición. La capacidad del suelo para funcionar en un
ecosistema, para mantener y mejorar la productividad
biológica, la calidad ambiental y la salud de plantas y
animales (Doran y Parkin 1994).
• El Análisis de la calidad de suelos:
– Permite detectar cambios en el suelo
– Permite evaluar la sostenibilidad del manejo del sistema
y tiene relación directa con la producción sostenible
– Indicador primario del manejo sostenible de suelos
– Es un componente crítico de la agricultura sostenible
(Doran y Parkin 1994, Larson y Pearce 1994, Karlen et al. 1997,
Herrick 2000)
¿Cómo analizar la calidad de suelos?
Funciones del suelo
Indicadores
Productividad
Físicos
X
Químicos
X
Organismos
Actividad
biológica
X
Agua Descomposición
X
X
X
También es necesario caracterizar los sistemas y su manejo
Justificación
Se analizó la calidad de suelos en sistemas agroforestales
de cacao y banano, cacao monocultivo y en platanales
convencionales mediante indicadores (control: barbecho)
– Los sistemas agroforestales favorecen a la fertilidad y
biota del suelo (Schroth 2003)
– Monocultivos convencionales pueden tener efectos
negativos en el suelo
Por tanto, es importante analizar la calidad de suelos en
todos estos sistemas de producción
Con miras a desarrollar recomendaciones que permitan
mejorar el manejo y la sostenibilidad de los suelos en
Talamanca
Objetivo general
Comparar la calidad de suelos en
plantaciones de cacao, banano y plátano
en el valle de Talamanca, Costa Rica.
Objetivos específicos
• Caracterizar los sistemas de producción
de cacao, banano y plátano.
• Evaluar indicadores físicos y químicos de
suelos en plantaciones de cacao, banano
y plátano.
• Evaluar indicadores biológicos de suelos
en plantaciones de cacao, banano y
plátano en dos épocas del año: seca y
lluviosa.
• Identificar los indicadores de mayor peso
para determinar y comparar la calidad de
suelos entre los sistemas evaluados.
• Calcular el índice de calidad de suelos
aditivo para los sistemas evaluados.
METODOLOGÍA
Ubicación
Fuente: IGERT-Talamanca team en Whelan (2005)
•
•
•
Se ubica entre 9º00´-9º50´ N y 82º35´-83º05´ O Latitud N
Área = 12.000 ha
Zonas de vida: Bosque húmedo tropical y Bosque muy húmedo tropical
Clima
500
Precipitación anual = 2500 mm
mm
400
300
200
100
0
Ene Feb Mar Abr May Jun
Chase (1986-1993)
Jul
Ago Sep Oct
Amubri (1986-1993)
Nov Dic
Amubri (2007)
Tº media anual = 24 – 27ºC Humedad relativa = 84 – 90%
Suelos
Inceptisoles (50%)
Entisoles (30%)
Sistemas (tratamientos)
Sistema
(abreviado)
Sistema
CM
Cacao
Monocultivo
5
PMC
Plátano
Monocultivo convencional
7
CL
Cacao-laurel
Agroforestal con 1 estrato de sombra
7
BL
Banano-laurel
Agroforestal con 1 estrato de sombra
7
BARB
Barbecho (control)
Barbecho
7
Tipo de sistema
Repe_
ticiones
Total de parcelas de estudio = 33
Parcela de estudio = 20 m x 50 m = 1000 m2
Selección de
parcelas de estudio
• Bases de datos de
proyectos
• Recorrido del área de
estudio
• Visitas a las fincas de
interés
• GPS para elaboración
de mapa de ubicación
Caracterización de los sistemas
• Entrevistas
Prácticas de cultivo, frecuencia de las
prácticas, insumos utilizados, rendimientos,
principales problemas del cultivo y otros
• Se describieron los componentes del sistema y
densidades de plantación
INDICADORES (variables)
Físicos
• Densidad
aparente
• % de
agregación
(estructura)
• Textura
Químicos
• pH, acidez
• Ca, Mg, K, P,
Cu, Mn, Zn, Fe
• C total
• N total
• C/N
• Materia
orgánica
• C en
agregados
• Fracciones de
materia
orgánica
• C en fracciones
Biológicos (2 épocas)
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
Actinomicetos
Bacterias
Hongos
Nemátodos
Micoparásitos
Índice de Shannon (H)
Respiración microbiana
Biomasa microbiana
Índice de mineralización
Cociente metabólico
Actividad catalasa
Lombrices
Biomasa de hojarasca
Muestreo de suelos
♣
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1m
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♣ 20 m
♣
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♣
1m
♣
50 m
12 puntos de muestreo en
CL y BL
Para densidad aparente, conteo de
lombrices y hojarasca se tomaron solo
3 puntos de muestreo
12 puntos de muestreo en
PMC, CM Y BARB
Indicadores químicos
Prof
(cm)
METODOLOGÍA UTILIZADA
pH
0-20
ph-metro en agua1
Acidez (cmol(+)/l)
Ca (cmol(+)/l)
Mg (cmol(+)/l)
P (mg/l)
K (mg/l)
Cu (mg/l)
Mn (mg/l)
Zn (mg/l)
Fe (mg/l)
0-20
Extracción de P, K, Cu, Mn, Zn con el
método Olsen modificado; para Ca, Mg y
acidez extraíble con KCl 1 N. La lectura
de P con el método colorimétrico la
determinación de los demás elementos
(K, Cu, Mn, Zn, Ca y Mg) mediante
espectroscopia por absorción atómica;
para determinar la acidez extraíble se hizo
una titulación con solución estandarizada
de NaOH 0.01 N
Díaz Romeu y
Hunter (1978)
% C total*
% C total
% N total
0-5
0-20
0-20
El C total y N total se
determinaron con el método de
combustión
en
equipo
autoanalizador1
Briceño y
Pacheco (1984)
% Materia orgánica (MO)
% Materia orgánica (MO)
0-5
0-20
% MO = % C x 1,724
C/N
0-20
C/N = % C total / % N total
INDICADORES
FUENTE
-
Bertsch (1995)
(Bertsch 1995)
INDICADORES
Fraccionamiento de MO:
• % FF (<53 µm)
• % FG (>53 µm)
• g C FF 100 g -1
• g C FG 100 g -1
Prof
(cm)
0-5
METODOLOGÍA UTILIZADA
FUENTE
Separación de MO en fracción fina
(FF) (<53 µm) y fracción gruesa
(FG) (>53 µm) y se determina el C
en cada una de las fracciones.
Cambardella
y Elliott
(1992)
Prof
FUENTE
(cm)
INDICADORES
% de agregación del suelo:
% 8-2 mm
% 2 mm-250 µm
% 250-53 µm
% < 53 µm
8 mm
Cribado en húmedo
C en los agregados:
• g C 8-2 mm 100 g -1
• g C 2 mm-250µm 100 g -1
• g C 250-53 µm 100 g -1
• g C < 53 µm 100 g -1
2 mm
65ºC por 5 días
250 µm
0-5
Elliot
(1986)
53 µm
Determinación del % y de
C en cada agregado
INDICADORES
Densidad aparente
(DA) (g cc-1)
Textura:
% Arcilla
% Arena
% Limo
Prof (cm)
METODOLOGÍA
UTILIZADA
0-5
Extracción de suelo con
cilindros de 5 cm de altura y
5 cm de diámetro. Secado en
horno a 105ºC por 24 horas
0-20
Método granulométrico de
Bouyoucos
FUENTE
Henríquez y
Cabalceta
(1999)
Indicadores biológicos
INDICADORES
UFC actinomicetes g -1
UFC bacterias g -1
*UFC hongos g -1
Prof
(cm)
0-5
METODOLOGÍA UTILIZADA
FUENTE
Determinación de poblaciones de
microorganismos del suelo mediante
técnicas de recuento
Weaver et al.
(1994)
UFC: Unidades formadoras de colonias
Incubación: 5 días a 25ºC
Conteo de UFC e Identificación
INDICADORES
Nemátodos saprofitos 100 cc-1
*Nemátodos fitopatógenos 100 cc-1
Prof
(cm)
METODOLOGÍA
UTILIZADA
0-5
Extracción de nemátodos con
tamizado y centrifugado con solución
azucarada
* Se identificaron nemátodos fitopatógenos a nivel de género
Índices de Shannon (H) para nemátodos fitopatógenos
n
H = - ∑ pi ln pi
i=1
INDICADORES
Prof
(cm)
% de Micoparásitos
% de Trichoderma
% de Clonostachys
0-5
METODOLOGÍA UTILIZADA
FUENTE
Se determinó el % de micoparásitos
Foley y
sobre cuatro cepas de hongos Deacon (1985)
fitopatógenos (cebos)
George (2006)
Rosellinia pepo
Phytophthora palmivora
Fusarium sp.
Moniliophthora roreri
INDICADORES
Respiración microbiana
(mg CO2-C kg-1 h-1)
Prof
(cm)
0-5
METODOLOGÍA UTILIZADA
FUENTE
Producción de CO2 en envases herméticos
incubados a 25ºC por 24 horas
Zibilske
(1994)
Incubación 24 horas
20 ml
NaOH
10 g
Suelo
Titulación
HCl 0,5 N
INDICADORES
Biomasa microbiana
(mg C-biom kg-1)
Prof
(cm)
0-5
METODOLOGÍA UTILIZADA
FUENTE
Fumigación-incubación. determinación
de
C
microbiano
con
equipo
autoanalizador antes y después de la
incubación
Anderson
e Ingram
(1993)
48 horas
Cloroformo
Lectura de C equipo
autoanalizador
INDICADORES
Cociente metabólico
(µg CO2-C mg-1 C-biom h-1)
CÁLCULOS
qCO2-C = CO2-C
C-biom h
FUENTE
Visser y
Parkinson
(1993)
CO2-C: respiración microbiana
Índice de mineralización del C
(% C 10 días-1)
IM = CO2-C
C-total
x 100%
CO2-C : respiración microbiana.
Stanford y
Smith
(1972)
INDICADORES
Catalasa
(mmol H2O2 g-1 h-1)
Prof
(cm)
METODOLOGÍA
UTILIZADA
0-5
Metodología de Johnson y
Temple (1964) que mide el
consumo de H2O2
Muestra (A)
+ 0,5 g suelo
45 ml
Control (B)
agua
+ 0,5 g suelo
destilada
Blanco (C)
FUENTE
Trasar et al.
(2003)
KMnO4
5 ml
H2O2
Agitar
30 min
5 ml
H2O
Agitar
10 min
5 ml
Filtrar
H2SO4
25 ml
INDICADORES
Lombrices pequeñas m-2
Lombrices medianas m-2
Lombrices grandes m-2
Total de lombrices m-2
Prof
(cm)
0-10
METODOLOGÍA UTILIZADA
Bloques de suelo de 50 x 50 cm y 10 cm de
profundidad. Recuento de lombrices de tres
tamaños: pequeñas (0-3 cm), medianas (3-6
cm) y grandes (>6 cm)
50
50 c
m
cm
INDICADORES
Biomasa de hojarasca (kg ha-1)
(seca)
Prof
(cm)
-
METODOLOGÍA UTILIZADA
Recolección de hojarasca en sitios de 50 x 50
cm. Secada a 65ºC por 48 horas
c
50
Hojarasca y restos vegetales
(hasta ramas de 1 cm de diámetro)
50 c
m
m
Índice de calidad de suelos aditivo (ICSA)
(Andrews et al. 2002)
‰ Para los indicadores de “mayor es mejor”
ICS = valor de cada indicador
valor más alto del indicador
El indicador con el valor más alto tendrá un ICS = 1
‰ Para los indicadores de “menor es mejor”
ICS = valor más bajo del indicador
valor de cada indicador
El indicador con el valor más bajo tendrá un ICS = 1
ICSA = ∑ ICS
A > valor del ICSA > Calidad de suelo
Análisis estadísticos
• Diseños
– Para indicadores físicos y químicos se utilizó un DCA
con un solo factor (sistemas)
Yij = μ + Si + Єij
– Para indicadores biológicos se utilizó un DCA
bifactorial y con parcelas divididas
Factores: Sistemas (BARB, BL, CL, CM, PMC)
Épocas (seca y lluviosa)
Yijk = μ + Si + Єi + Ej + SEij + Єk(ij)
•Análisis univariado
• Análisis de la varianza (ANOVA) y pruebas LSD Fisher
con un nivel de confianza de 95%
Contrastes
ortogonales
Barbecho
(BARB)
Banano-laurel
(BL)
Cacao-laurel
(CL)
BARB vs resto
PMC vs BL CL CM
BL CL vs CM
CL vs BL
4
0
0
0
-1
-1
1
-1
-1
-1
1
1
Cacao
monocultivo
(CM)
-1
-1
-2
0
Plátano monocultivo
convencional
(PMC)
-1
3
0
0
•Análisis multivariado
• Análisis de conglomerados
• Análisis discriminante canónico
• Análisis de varianza multivariado (MANOVA)
• Análisis de componentes principales
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
Caracterización
------------------------------------------ SISTEMAS ---------------------------------------------------
Características
Cacao-laurel
Cacao
monocultivo
Banano-laurel
Plátano monocultivo
convencional
Material
híbrido
híbrido
Cavendish G.M.
Curraré
Densidad ha-1
500 – 650
450 – 650
600 – 800
1900
Laureles ha-1
80 – 130
-------------------
90-110
--------------------------
Principales
problemas
Monilia
Mazorca negra
podas
Monilia
Mazorca negra
podas
Sigatoka negra
Precio del
banano
Sigatoka negra
Nemátodos
Picudo
Prácticas de
cultivo
Poda (c/año)
Chapeas
(c/3meses)
Poda (c/año)
Chapeas
(c/3meses)
Deshoja
Chapea
(c/3meses)
Deshoja (c/15 días)
Deshija (c/2 meses)
Chapea (c/4 meses)
Cosechas
2 por año
(oct-nov; jun-jul)
2 por año
(oct-nov; jun-jul)
Cada 22 días
Cada 7 días
Fertilización
-------------------
------------------
------------------
Fórmula completa
Urea azufrada
Nutran
Herbicidas
Nematicidas
-------------------
------------------
------------------
Gramoxone (i.a. Paraquat)
Roundup (i.a. Glifosato)
-------------------
------------------
------------------
Vydate (i.a. Oxamil)
Counter (i.a. Terbufos)
Fungicidas
-------------------
------------------
------------------
Tilt (i.a. Propiconazole)
Rendimiento ha-1
200 kg cacao seco
165 kg cacao seco
5000 kg
27000 kg (1800 racimos)
Indicadores químicos
INDICADORES
PMC
CM
BL
CL
BARB
N total (%)
C total (%)
MO (%)
C/N
pH
Acidez (cmol(+) l-1)
K (cmol(+) l-1)
P (mg l-1)
Ca (cmol(+) l-1)
Mg (cmol(+) l-1)
Cu (mg l-1)
Zn (mg l-1)
Mn (mg l-1)
Fe (mg l-1)
0,19c
1,65c
2,84a
8,79
6,77c
0,05b
0,47b
10,61c
25,24b
6,39b
8,91
1,71bc
4,80c
47,86a
0,21bc
1,89bc
3,26ab
9,11
5,73ab
0,17ab
0,15a
6,12ab
8,26a
2,97a
6,14
1,24c
11,76b
118,80b
0,19c
1,58c
2,73a
8,25
5,92b
0,09b
0,21a
7,71bc
12,69a
3,73a
6,27
0,89c
5,99bc
102,80b
0,27ab
2,43ab
4,20bc
9,07
5,33ab
1,51a
0,18a
4,41ab
7,06a
3,12a
7,17
2,71b
38,74a
180,00b
0,33a
2,92a
5,03c
8,96
5,16a
2,59a
0,23a
3,34a
11,39a
2,77a
9,30
9,20a
49,23a
149,14b
† Fuente: Bertsch (1995), por debajo de estos valores se consideran críticos.
(ANOVA)
†Ámbito
óptimo
0,0003*
0,0003*
0,0003*
0,135
<0,0001*
0,002*
0,0001*
0,0004*
0,002*
0,024*
0,103
0,0002*
<0,0001*
0,0015*
10-12
5,6-6,5
0,5-1,5
0,2-0,6
10-20
4-20
1-5
2-20
2-10
5-50
10-100
Valor p
Hojarasca
4200
b
b
3850
3500
Kg MS ha-1
3150
2800
a
2450
a
2100
a
1750
1400
1050
700
350
0
BARB
BL
CL
SISTEMA
CM
PMC
Indicadores físicos
INDICADORES
-1
DA (g cc )
Arena (%)
Limo (%)
Arcilla (%)
Textura
Humedad época
seca (%)
Humedad época
lluviosa (%)
Valor p
PMC
CM
BL
CL
BARB
0,96c
31,26
46,06
22,69a
F. limosa
0,90bc
47,20
38,00
14,80a
Franco
0,92bc
42,40
41,83
15,77a
Franco
0,83ab
44,11
34,06
21,83a
F. arcillosa
0,78a
33,83
32,11
34,06b
F. arcillosa
0,0024*
0,1651
0,1240
0,0003*
-
28,19a
21,02b
22,81b
22,79b
28,56a
0,0012*
32,01
29,05
30,66
30,44
33,36
0,2741
(ANOVA)
70
65
60
55
50
45
40
35
30
25
20
15
10
5
0
2,7
A) %de suelo en fracciones
B) C en fracciones
2,4
g C 100 g-1 suelo
% de suelo
Fraccionamiento de MO
2,0
1,7
1,4
1,0
0,7
0,3
0,0
BARB
BL
CL
CM
PMC
SISTEMA
Fracción fina (<53µm)
BARB
BL
CL
SISTEMA
Fracción gruesa (>53µm)
CM
PMC
% de agregación (estructura)
55
2,7
A) % de agregación
50
g C 100 g-1 suelo
45
40
% de suelo
B) C en agregados
2,4
35
30
25
20
15
2,0
1,7
1,4
1,0
0,7
10
0,3
5
0
0,0
BARB
BL
CL
CM
PMC
BARB
BL
SISTEMA
Agregados 8 - 2 mm
CL
CM
SISTEMA
Agregados 2 mm- 250 µm
Agregados 250 - 53 µm
Agregados <53 µm
PMC
Indicadores biológicos
Poblaciones de lombrices
INDICADORES
Lombrices pequeñas m-2
Lombrices medianas m-2
Lombrices grandes m-2
Total lombrices m-2
Valor p
------------------------- SISTEMAS ------------------------PMC
CM
BL
CL
BARB (ANOVA)
14,86
11,33
16,48
13,71
19,33
0,3099
11,05a
11,33a
13,33a
12,76a
20,76b 0,0073*
4,76a
6,13a
7,62ab
8,95ab
11,43b 0,0351*
30,67a
28,80a
37,43a
35,43a
51,52b 0,0186*
Poblaciones de nemátodos saprófitos
INDICADOR
Nemátodos saprófitos 100
cc-1 suelo
Valor p
------------------------- SISTEMAS ------------------------PMC
CM
BL
CL
BARB (ANOVA)
87,50
98,90
70,21
51,43
117,50
0,2052
Población de bacterias
16
Ln UFC g-1 suelo
14
b
ab
11
ab
b
a
9
7
5
2
0
BARB
BL
CL
CM
PMC
SISTEMA
UFC: unidades formadoras de colonias
Micoparásitos
% Trichoderma
% Total de micoparásitos
20
18
bc
14
%Trichoderma
12
10
bc
b
8
6
4
a
2
0
BARB
BL
CL
SISTEMA
CM
PMC
%Total de micoparásitos
c
16
26
24
22
20
18
16
14
12
10
8
6
4
2
0
b
b
b
b
a
BARB
BL
CL
SISTEMA
CM
PMC
Biomasa microbiana
1200
mg C-biom kg-1 suelo
d
1000
cd
800
bc
ab
600
a
400
200
0
BARB
BL
CL
CM
SISTEMA
PMC
Indicadores biológicos en
época seca y lluviosa
INDICADORES
Lombrices pequeñas m-2
Lombrices medianas m-2
Lombrices grandes m-2
Total lombrices m-2
Nemátodos saprofitos 100 cc-1 suelo
H Nemátodos fitopatógenos
Bacterias (UFC g-1 suelo)
Trichoderma (%)
Clonostachys (%)
Total micoparásitos (%)
Biomasa microbiana (mg C-biom kg-1 suelo)
Hojarasca (Kg ha-1)
--------- ÉPOCA --------Seca
Lluviosa
13,74
17,01
13,21
14,79
5,25a
10,50b
32,20a
42,30b
35,58a
132,97b
1,35
1,38
4,3E+6a
5,0E+6b
12,63
8,33
8,84
4,04
22,47
14,39
737,85
719,12
2901,86
2913,58
Valor p
(ANOVA)
0,0832
0,4214
0,0034*
0,0016*
<0,0001*
0,6817
0,0007*
0,4096
0,1212
0,1697
0,748
0,9415
*Indica diferencias significativas detectadas con el ANOVA (p<0,05). Letras diferentes en filas indican
diferencias significativas entre sistemas (Prueba LSD Fisher, p<0,05).
Valores entre paréntesis () son la desviación estándar.
Actividad microbiana
mg CO2-C kg-1 suelo h-1
4,0
Equilibrio en la
actividad microbiana
3,5
A) Respiración microbiana
3,0
“Estrés de
microorganismos”
2,5
2,0
1,5
1,0
0,5
0,0
BARB
BL
CL
CM
PMC
SISTEMA
20,0
6,0
B) Cociente metabólico
C) Índice de mineralización del C
5,0
16,0
% C 10 días-1
µg CO2-C mg-1 C-biom h-1
18,0
14,0
12,0
10,0
8,0
6,0
4,0
4,0
3,0
2,0
1,0
2,0
0,0
BARB
BL
CL
CM
PMC
SISTEMA
0,0
BARB
BL
CL
SISTEMA
Época lluviosa
Época seca
CM
PMC
Actividad enzimática
mmol H2O2 g-1 h-1
3,8
D) Catalasa
3,6
3,4
3,2
3,1
2,9
2,7
BARB
BL
CL
CM
PMC
SISTEMA
Época lluviosa
Época seca
Poblaciones
8,60E+04
9,40E+06
E) Hongos
F) Actinomicetes
7,40E+06
UFC g-1 suelo
UFC g-1 suelo
6,90E+04
5,20E+04
3,50E+04
5,40E+06
3,40E+06
1,80E+04
1,40E+06
BARB
BL
CL
CM
PMC
SISTEMA
BARB
BL
CL
CM
PMC
SISTEMA
300
270
G) Nemátodos fitopatógenos
240
210
Época lluviosa
180
150
120
90
60
30
BARB
BL
CL
SISTEMA
CM
PMC
Época seca
Géneros de nemátodos fitopatógenos identificados
Géneros de
nemátodos
fitopatógenos
Radopholus
Pratylenchus
Helicotylenchus
Hoplolaimus
Ditylenchus
Discocriconemella
Criconema
Tylenchus
Tylenchorhynchus
Criconemella
Xiphinema
Ecphyadophora
Lobocriconema
Hemicriconemoides
Hemicycliophora
Trichodorus
Scutellonema
Paratylenchus
Rotylenchulus
Meloidogyne
Aphelenchoides
Aphelenchus
Gracilacus
Heteroderidae
Boleodorus
Total
BARB
0,0
0,8
21,3
0,2
0,1
29,5
0,0
11,4
7,6
11,0
1,5
0,0
0,0
0,0
0,2
0,2
0,2
1,8
2,3
6,8
0,4
0,0
0,1
4,4
0,0
100
Frecuencia relativa
(%)
BL
CL
CM
0,0
0,0
0,0
1,2
0,1
0,0
28,2
26,0
33,7
0,2
1,8
3,8
0,0
0,1
0,0
0,4
3,7
0,0
0,0
0,1
0,0
6,0
8,7
4,7
0,1
1,6
0,4
47,3
48,1
35,4
0,2
1,5
1,1
0,0
0,9
0,0
0,0
0,2
0,0
0,0
0,0
0,3
0,0
0,2
1,9
0,2
0,1
1,9
0,0
0,0
0,0
1,7
0,5
0,8
0,0
0,1
0,0
13,3
5,2
13,3
0,6
0,3
0,4
0,0
0,0
0,0
0,0
0,1
0,0
0,1
0,4
0,9
0,6
0,5
1,5
100
100
100
PMC
2,1
8,7
32,4
0,0
0,2
1,5
0,0
15,3
0,0
4,0
0,2
0,8
0,0
0,0
0,1
6,4
0,6
1,5
3,8
18,1
1,0
2,1
0,0
1,0
0,2
100
Índice de Shannon
Sistema
PMC
CM
BL
CL
BARB
Valor p
(ANOVA)
H
1,51
1,4
1,2
1,33
1,39
0,1777
Conglomerados
PMC:7,00
CM:4,00
CL:1,00
CL:2,00
BL:7,00
CM:1,00
CM:3,00
CM:2,00
CL:3,00
BL:5,00
BL:4,00
BL:3,00
PMC:4,00
PMC:1,00
PMC:6,00
PMC:3,00
PMC:2,00
BL:6,00
PMC:5,00
BL:2,00
CL:7,00
CM:5,00
BL:1,00
BARB:7,00
BARB:6,00
CL:6,00
CL:4,00
CL:5,00
BARB:4,00
BARB:3,00
BARB:5,00
BARB:2,00
BARB:1,00
0,00
Ward
Distancia: (Euclidea)
(2)
(3)
(1)
11,26
Conglomerado(1)
22,52
Conglomerado(2)
33,78
Conglomerado(3)
45,04
32 indicadores de mayor peso seleccionados con
análisis discriminante y ANOVA
• Biológicos: nemátodos fitopatógenos, nemátodos saprofitos,
hongos, bacterias, actinomicetes, respiración microbiana,
biomasa
microbiana,
cociente
metabólico,
índice
de
mineralización, catalasa, lombrices grandes, total lombrices,
Trichoderma, total micoparásitos y hojarasca.
• Químicos: N total, MO, pH, Ca, K, P, Mg, Mn, Fe, Zn, C en FG,
C en agregados de 8-2mm y C en agregados de 250-53 µm.
• Físicos: DA, % suelos 8-2 mm, % de suelo 250-53 µm, % suelo
<53 µm.
Análisis multivariado de la varianza
SISTEMAS
Plátano monocultivo convencional
Cacao monocultivo
Banano-laurel
Cacao-laurel
Barbecho
Conglomerados
formados
Conglomerado 1
Conglomerado 2
Conglomerado 3
Hotelling
A
B
C
D
E
Hotelling
A
B
C
Biplot de componentes principales
Selección de 12 indicadores de mayor
peso para determinar calidad de suelos
• Biológicos:
respiración
microbiana,
biomasa microbiana, número total de
lombrices,
total
de
micoparásitos,
actinomicetes, nemátodos fitopatógenos.
• Químicos: pH, C total, N total y K.
• Físicos: DA y % de agregación.
Índice de calidad de suelos aditivo
(Andrews et al. 2002)
ÍNDICES
------------------- SISTEMAS ---------------
Valor p
PMC
CM
BL
CL
BARB
ANOVA
ICSA TOTAL
(con todos los indicadores)
19,3 a
18,8 a
20,5 a
19,5 a
24,4 b
<0,0001
ICSA 32 IMP
(con los 32 indicadores de
mayor peso)
12,3 ab
11,7 a
12,4 ab
13,4 b
16,8 c
<0,0001
ICSA 12 IMP
(con los 12 indicadores de
mayor peso)
6,3 a
6,2 a
6,4 a
7,1 a
8,9 b
<0,0001
ICSA SINQMC
(sin indicadores químicos)
13,7 a
14,6 ab
15,1 ab
15,8 b
19,3 c
<0,0001
CONCLUSIONES
• Los sistemas CL, BL Y CM reciben poco manejo y no se aplica
ningún tipo de insumos; mientras que en el PMC el manejo es
más frecuente y con aplicación de agroquímicos.
• Los suelos del PMC tuvieron mayor contenido de P, K, Ca y Mg
que los otros sistemas por la aplicación de fertilizantes
inorgánicos, pero su contenido de N total fue el menor.
• El BARB y CL registraron mayor % de MO y % de N total, lo
que indica que en estos sistemas hay mayor y mejor reciclaje
de biomasa, y se mantiene mejor el N.
• El BARB y CL presentaron mejores condiciones de porosidad y
aireación, reflejados por la menor DA y mayor % de agregados
de 8-2 mm
• Las poblaciones de lombrices en general y biomasa
microbiana fueron mejores en el BARB y en los sistemas
agroforestales. En cuanto a nemátodos y poblaciones de
microorganismos no hubo diferencias claras.
• En los suelos de BARB, sistemas agroforestales (CL y
BL) y CM la actividad microbiana fue estable. Mientras
que en el PMC se evidenció un desequilibro notorio,
provocado por la aplicación de agroquímicos que
conducen a un “estrés de los microorganismos”.
• Por los análisis univariados y multivariados se concluye
que el sistema agroforestal CL es el más parecido al
BARB en cuanto a indicadores de calidad de suelos.
• Los 12 indicadores de calidad de suelos de mayor peso
fueron: respiración microbiana, biomasa microbiana,
número total de lombrices, total de micoparásitos,
actinomicetes, nemátodos fitopatógenos, pH, C total, N
total, K, DA y % de agregación.
• Con base en el ICSA se concluye que el BARB tiene la
mejor calidad de suelos y los sistemas agroforestales
(CL y BL) y PMC son iguales. El PMC iguala a los
sistemas agroforestales en calidad de suelos gracias a
la fertilización inorgánica, sin esa ventaja tendría la
menor calidad de suelos.
RECOMENDACIONES
• Hacer un balance de nutrientes en los sistemas
agroforestales y en los platanales convencionales, esto
podría dar más argumentos sobre la sostenibilidad de los
sistemas agroforestales de cacao.
• Si se quieren incrementar las producciones de cacao o
banano se debería incrementar los contenidos de P y K en el
suelo y también encalar el suelo para incrementar Ca y
corregir la acidez. Pero esto no es suficiente, aunado a esto
se recomienda más y mejor manejo.
• En los platanales convencionales se debería replantear el
plan de fertilización y aplicación de plaguicidas que aplican
los productores; puesto que en las condiciones actuales hay
pérdidas de N y las condiciones para la biota del suelo no son
buenas.
• En estudios o monitoreos de calidad de suelos
donde no se pueda utilizar gran cantidad de
indicadores, se recomienda utilizar los 12
indicadores de mayor peso propuestos en este
estudio.
• Se recomienda utilizar el % de agregación en
posteriores estudios de este tipo, pues demostró ser
útil para diferenciar sistemas agroforestales de
convencionales y es un método fácil y accesible;
que podría ser utilizado como alternativa al
fraccionamiento de MO que es más complicado.
GRACIAS
FUE MI CASA EN
SHIROLES, TALAMANCA