Área de estudio

El área de estudio se ubica en el ejido General Felipe Ángeles, municipio San Juan Mazatlán, Oaxaca, cuyas coordenadas geográficas son 17°20’35.98’’ N y 95°19’8.11’’ O, y una altitud de 63 m. El ejido forma parte de la provincia fisiográfica Llanura Costera del Golfo Sur, subprovincia Llanura Costera Veracruzana, y su relieve se caracteriza por ser lomerío (^{INEGI, 2001a}, ^2001b, ^2001c). Los tipos de rocas presentes son sedimentarias como la arenisca, conglomerado de la era Cenozoica y caliza de la era Mesozoica, también hay ígneas intrusivas como el granito de la era Paleozoica (^{Inegi, 2019}). La precipitación anual promedio es de 2 020.3 mm año^-1; la temperatura promedio oscila entre 20.3 y 30.8 °C, con una media de 25.6 °C (^{Krasilnikov et al., 2013}; ^{Servicio Meteorológico Nacional y Comisión Nacional del Agua, 2019}), su clima corresponde al cálido húmedo con abundantes lluvias en verano (^{Inegi, 2019}). Los suelos dominantes son luvisoles y fluvisoles (^{Inegi, 2019}).

La vegetación, en gran parte de la superficie del ejido, consiste principalmente en pastos introducidos como Brachiaria brizantha (A. Rich.) Stapf cv. Insurgente, destinados a la alimentación del ganado bovino; plantaciones de limón persa (Citrus latifolia Tanaka) para exportación; cultivos de maíz (Zea mays L.) y frijol (Phaseolus vulgaris L.) para autoconsumo; y plantaciones forestales comerciales de Hevea brasiliensis (Willd. ex A. Juss.) Müell. Arg. para la obtención de hule.

Muestreo de suelos y análisis de laboratorio

Para ubicar los sistemas de uso de suelo en el Luvisol umbrihúmico, se realizó un recorrido y en julio de 2018 se ejecutó el muestreo en los sistemas forestal (SF): plantación de hule con 30 años de manejo (17°21'20" N, 95°20'21" O) a una distancia de plantación de 6 x 3 m (556 árboles ha^-1), las prácticas de manejo consisten, principalmente, en control de plagas y enfermedades; pastizal o pecuario (SP): ganadería bovina en pastoreo extensivo con la variedad Insurgente desde hace 25 años (17°21'15" N, 95°20'22" O), el cual se deja descansar en el período de secas (febrero a mayo); y agrícola (SA): limón persa con 10 años de manejo (17°20'59" N, 95°18'53" O) con siembra manual de maíz o frijol intercalado en la temporada de lluvias (mayo a noviembre).

En cada sistema de uso de suelo, se establecieron cuatro áreas de muestreo de 20 x 20 m elegidas al azar de acuerdo con ^{Kassa et al. (2017)}. En el SF y el SA, las áreas de muestreo se ubicaron entre las hileras de los árboles de hule y de limón persa, respectivamente. Se consideraron dos tipos de muestreo (TM): al centro de cada área se realizó un muestreo simple (MS) de suelo, con una pala recta de corte; de igual manera, en cada área se recolectaron 16 submuestras, correspondientes al muestreo compuesto (MC), de acuerdo con el procedimiento de ^{Carretero et al. (2016)}. Los muestreos se realizaron a dos profundidades: de 0 a 10 cm (PM1) y de 10 a 20 cm (PM2). En total, se obtuvieron 48 muestras de suelo, 24 simples y 24 compuestas, considerando las cuatro áreas, los tres sistemas y las dos profundidades de muestreo (PM).

Las muestras de suelo se transportaron en bolsas de plástico, secadas al aire sin exposición directa a los rayos del sol (^{Semarnat, 2002}). Una vez secas las muestras, se procedió a molerlas con un mazo de madera y tamizarlas a través de una malla con abertura de 2 mm (^{Hernández et al., 2017}).

Las propiedades físicas evaluadas fueron: densidad aparente (DA) por el método del terrón parafinado (^{Blake, 1965}), textura por el método de Bouyoucos (^{Gee y Bauder, 1986}), capacidad de campo (CC) con la olla de presión, y punto de marchitez permanente (PMP) con la membrana de presión; las determinaciones anteriores se hicieron siguiendo la NOM-021-RECNAT-2000 (^{Semarnat, 2002}). La estabilidad de agregados (EA) por el método de Yoder, con un tamiz de abertura 0.25 mm (^{Amézketa, 1999}), conductividad hidráulica saturada (Ks) mediante el permeámetro de carga constante en muestras saturadas (^{Klute y Dirksen, 1986}), humedad aprovechable (HA) como la diferencia entre CC y PMP, además de la porosidad total (PT) en función de la DA y la densidad real (^{Weil y Brady, 2017}).

Análisis estadístico

El análisis estadístico se realizó con un diseño factorial 3 x 2, tres sistemas de uso del suelo por dos profundidades de muestreo, con cuatro repeticiones. Se aplicaron pruebas de normalidad de Shapiro-Wilk (S-W) (P<0.05) y de homocedasticidad de varianzas de Levene (L _t ) (P<0.05) (^{Zar, 2014}). Posteriormente, se hizo un análisis de varianza (ANVA) de dos vías con replicaciones iguales (^{Zar, 2014}). La regla de decisión para la significancia de los factores fue: 0.01<P<0.05 (*, moderada); 0.001<P<0.01 (**, fuerte); y P<0.001 (***, muy fuerte). Las variables que no cumplieron los supuestos de normalidad de datos o de homocedasticidad de varianzas, se analizaron mediante una prueba no paramétrica de Transformación de Rango Alineado (ART, por sus siglas en Inglés) que "alinea" los datos antes de aplicar intervalos promediados, después de lo cual se pueden utilizar los procedimientos del ANVA comunes (^{Mangiafico, 2016}).

Se hicieron comparaciones de medias de Tukey (α = 0.05) (^{Zar, 2014}) para determinar diferencias significativas por sistemas de uso de suelo, profundidades de muestreo y su interacción. Cuando hubo diferencia significativa en la interacción sistemas y profundidades en el ART ANVA, los valores medios correspondieron al promedio de la variable en las cuatro áreas de muestreo de cada sistema, y las comparaciones se realizaron con la prueba de comparación por pares. Para el análisis estadístico se empleó el software RStudio para R 3.6.1, (^{R Core Team, 2018}), así como el paquete Microsoft Excel ^® (^{Microsoft, 2018}). Se compararon los valores medios de las variables físicas de los sistemas de uso del suelo y las profundidades mediante el criterio de “mayor es mejor”, en el cual se agruparon aquellas propiedades que conviene tengan un valor alto (PT, CC, PMP, HA, EA y Ks) y de “menor es mejor”, si lo más conveniente es que esas propiedades presenten un valor bajo (DA) (^{Hernández-González et al., 2018}).

Normalidad y homocedasticidad

En el Cuadro 1 se muestra que para el muestreo simple todas las variables cumplieron con el supuesto de normalidad, a excepción de la conductividad hidráulica saturada (Ks). Para el muestreo compuesto, la densidad aparente (DA), porosidad total (PT) y conductividad hidráulica saturada (Ks), no lo cumplieron. Todas las variables con los tipos de muestreo cumplieron el supuesto de homocedasticidad, a excepción de Ks. ^{Santiago-Mejía et al. (2018)} señalan que la Ks es una propiedad física que presenta alta variabilidad espacial. Para las variables que no cumplieron la normalidad o la homocedasticidad, el efecto de los factores sobre estas se determinó mediante la prueba ART ANVA (^{Mangiafico, 2016}).

ART ANVA y ANVA

En el Cuadro 2 se aprecia que con ART ANVA, la variable DA con el muestreo compuesto, resultó con diferencia significativa solo para la interacción sistemas con profundidad. Con base en lo anterior, las pruebas de comparación de medias (post-hoc) se realizaron comparando los valores medios obtenidos en los tres niveles del factor sistemas y los dos niveles del factor profundidad, para registrar posibles diferencias significativas entre pares de medias. Para Ks con el muestreo simple, los resultados indicaron que para el factor profundidad al igual que para la interacción sistemas con profundidad, se verificaron diferencias significativas.

En el caso de las variables analizadas bajo el ANVA, únicamente se obtuvieron diferencias significativas para la densidad aparente con el muestreo simple para el factor sistemas, al igual que para la interacción de los sistemas con las profundidades. También hubo diferencias significativas en el caso de la porosidad total en el muestreo simple para el factor sistemas, al igual que para la interacción. Asimismo, se registraron diferencias significativas para la capacidad de campo en el muestreo compuesto para el factor sistemas; mientras que, para el punto de marchitez permanente, las diferencias significativas fueron con el muestreo compuesto para el factor sistemas de uso del suelo. Finalmente, cabe indicar que hubo significancia en la interacción sistemas con profundidades para la humedad aprovechable en el muestreo compuesto, así también para la estabilidad de agregados para el factor sistemas, al igual que con el factor profundidades, en ambos casos con los dos tipos de muestreo.

En el Cuadro 3, para la densidad aparente (DA) se observa que la prueba de comparaciones por pares evidenció diferencias significativas en las medias de los sistemas agrícola y pastizal en la PM1, con 1.49 y 1.37 Mg m^-3 (DA), respectivamente; y en las medias del sistema forestal y del pastizal en la misma profundidad, con 1.51 y 1.37 Mg m^-3 (DA), respectivamente. Para la PT con el muestreo compuesto, la prueba ART ANVA no registró diferencias significativas para los factores estudiados.

Para Ks en el caso de la significancia en la interacción sistemas con profundidades (SUS*PM), sería complicado examinar los efectos del factor por separado debido a que su efecto no es aditivo, es decir, el efecto de los sistemas agrícola, pastizal o forestal sobre la Ks parece no ser el mismo a lo largo de las dos profundidades de muestreo (^{Lyman y Longnecker, 2001}). La prueba de comparaciones por pares evidenció diferencias significativas en las medias del sistema agrícola entre la profundidad superficial (PM1) y la subsuperficial (PM2) con 2.11 y 3.04 cm h^-1, respectivamente, así como en las medias del sistema agrícola y del pastizal con 3.04 y 3.95 cm h^-1, también entre las medias del sistema forestal y del pastizal (SP) para la profundidad subsuperficial (PM2), con 1.96 y 3.95 cm h^-1, respectivamente. En el muestreo compuesto, los resultados del ART ANVA no indicaron diferencias significativas para los factores o su interacción (Cuadro 3).

En el Cuadro 3 se observa que las variables DA, PT y HA presentaron diferencias significativas (P<0.05) con la prueba de Tukey. Para la DA, el muestreo simple evidenció diferencias significativas en las medias del sistema forestal (SF) y del agrícola (SA) en la profundidad subsuperficial (PM2), con 1.52 y 1.30 Mg m^-3, respectivamente. Para la PT en el muestro simple, se obtuvieron diferencias significativas entre las medias del SA con 49.5 % y del SF con 40.0 %, así como entre las medias del SA con 49.5 % y del SP con 42.0 % para la PM2. Para HA, la prueba de Tukey evidenció diferencias significativas en las medias del SP a la PM1 con la media del SP a la PM2, con 14.2 % y 10.0 %, respectivamente. Para CC y PMP con el MC, la prueba de Tukey (P<0.05) mostró que el SP tuvo un valor estadísticamente superior a los otros dos sistemas (Cuadro 4).

Para la estabilidad de agregados (EA), la prueba de Tukey con el MS resultó significativamente menor en el SA respecto del SP, pero igual que el SF. La prueba de Tukey en el MC, mostró que la EA fue significativamente menor en el SA respecto a los otros dos sistemas. La EA en la PM1 fue significativamente mayor que en la PM2 para ambos tipos de muestreo (Cuadro 4).

Valores medios

En el Cuadro 4 se observa que los valores medios de la densidad aparente (DA) en los tres sistemas de uso del suelo y las dos profundidades, fueron muy semejantes en ambos métodos de muestreo (1.4 y 1.5 Mg m^-3). ^{Soleimani et al. (2019)} citan valores de DA mayores en suelos con cobertura de bosque natural y en los dedicados a la agricultura al comparar diversos suelos sometidos a distintos manejos; la misma condición se registra a medida que aumenta la profundidad. Estos resultados no son congruentes con los valores obtenidos para DA en la presente investigación en la que se obtuvo un comportamiento homogéneo; por lo que no se puede determinar cuál sistema de uso del suelo es el mejor.

Para la porosidad total (PT), los valores medios en los tres sistemas y las dos profundidades, fueron superiores con el muestreo simple en comparación con el compuesto. Los valores medios de la PT de los SF, SA y SP son menores a 50 %, este es un valor típico de suelos cultivados (^{Weil y Brady, 2017}). Asimismo, los valores del presente estudio son inferiores a los registrados para suelos con texturas finas y valores altos de materia orgánica. ^{Haghighi et al. (2010)} indican diferencias significativas para la PT en dos profundidades cuando comparan suelos con manejo agrícola y pastizal, a este último corresponden los mayores, lo que atribuyen a la gran proporción de raíces presentes en los pastizales; sin embargo, y tal y como lo señalan ^{Volverás-Mambuscay et al. (2016)}, los implementos agrícolas como el arado, aumentan la porosidad total al romper la estructura del suelo, razón por la cual se obtienen valores superiores en el corto plazo, como en este estudio. Al paso del tiempo, la PT tiende a disminuir y sus registros son mucho más bajos que los existentes en sistemas con vegetación natural, como lo advierten ^{Sustaita-Rivera et al. (2000)}.

Dado que una alta porosidad propicia más entrada de agua al sistema, con el muestreo simple, el agrícola resultó ser el mejor, seguido del forestal y el pastizal con valores similares. En el caso del muestreo compuesto, el sistema sobresaliente fue el pastizal, seguido del forestal y por último, el agrícola.

Para la capacidad de campo (CC), en general, los valores medios en los tres sistemas y las dos profundidades fueron mayores con el MS en comparación con el MC; la diferencia más alta entre los valores fue de alrededor de cinco puntos porcentuales. De manera general, se tuvieron suelos heterogéneos en cuanto a CC, con un menor valor en el SF debido al contenido de arena que fue superior. ^{Hillel (1998)} documenta que la capacidad de campo tiende a ser menor en suelos con una mayor proporción de arenas, con arcillas como la caolinita y con bajos contenidos de materia orgánica. Debido a que es mejor un valor alto de CC, ya que favorece una mayor humedad aprovechable en el sistema. Al respecto del presente estudio, y con los dos métodos de muestreo probados (MS y MC), el mejor sistema fue el de pastizal, seguido del agrícola y finalmente el forestal.

Para el punto de marchitez permanente (PMP), en general, los valores medios en los tres sistemas de uso del suelo y las dos PM, fueron más semejantes con el MS en comparación con el MC, aunque la diferencia mayor fue de aproximadamente cinco puntos porcentuales. En relación al PMP se observaron suelos homogéneos, con una desviación en el pastizal, cuyo valor fue más alto; al forestal le correspondió el más bajo debido al menor contenido de arcilla. De acuerdo con ^{Weil y Brady (2017)}, el PMP se incrementa a medida que se tiene más arcillas en el suelo dado que el valor alto de PMP propicia una mayor fuerza de retención de agua en el sistema, tanto para el MS como para el MC. El mejor sistema fue el SP, seguido del SA y por último el SF.

En el caso de la humedad aprovechable (HA) se observó, en general, que los valores medios en los tres sistemas y las dos PM fueron mayores con el MS, aunque la máxima diferencia entre los valores fue de aproximadamente un punto porcentual. En cuanto a la HA, los suelos resultaron homogéneos, con un menor valor para el SF debido a un más bajo contenido de arcilla y uno más alto de arena. ^{Ortiz (2010)} y ^{Kirkham (2014)} indican que las concentraciones de materia orgánica y la textura del suelo, tienen un efecto muy importante en la disponibilidad del agua, ya que un valor alto de HA favorece una mayor humedad disponible para las plantas. El mejor sistema fue el SP, seguido del SA y por último el SF; lo que corresponde con lo señalado en párrafos anteriores para los valores de CC y PMP.

Respecto a la estabilidad de los agregados (EA), los registros medios en los tres sistemas de uso del suelo y las dos PM fueron superiores con el MS; la diferencia mayor entre los valores fue de más de 16 puntos porcentuales. De manera general, se tienen suelos heterogéneos en cuanto a la EA, con una desviación en el SA debido a las prácticas mecánicas que se realizan en dicho sistema. De acuerdo con ^{Sustaita-Rivera et al. (2000)}, las prácticas mecanizadas provocan la desintegración de los agregados, lo cual causa una pérdida más grande de la materia orgánica que repercute en la agregación misma. Por su parte, ^{Weil y Brady (2017)} registran que en regiones muy húmedas, valores altos de EA pueden deberse a la acción de componentes inorgánicos (como los óxidos de hierro) que favorecen la agregación de las partículas del suelo. ^{Abiven et al. (2009)} citan que la textura, la arcilla, los cationes intercambiables, los óxidos de aluminio y de hierro, y la materia orgánica del suelo, son las principales propiedades que influyen en la EA. Dado que una alta EA corresponde a una menor dispersión de los agregados, y por tanto, a una mayor entrada de agua al sistema, en los dos tipos de muestreo analizados, el mejor sistema fue el SP, seguido del SF y por último el SA.

Respecto a la conductividad hidráulica saturada (Ks), en general, los valores medios en los tres sistemas de uso del suelo y las dos profundidades de muestreo (PM), fueron mayores cuando se aplicó el muestreo; la diferencia más alta entre los dos tipos de muestreo fue superior a siete puntos porcentuales. Los suelos fueron heterogéneos en cuanto a Ks con una desviación en los sistemas de pastizal y forestal para el MS y el MC, respectivamente. Lo anterior concuerda con los valores obtenidos en la EA, ya que fueron mejores en estos sistemas y sugieren una mejor estabilidad estructural.

^{Figueroa et al. (2018)} indican valores de Ks muy bajos en suelos agrícolas, y de moderadamente altos a bajos en pastizales, resultados que coinciden con los del presente estudio. ^{Kumar et al. (2017)}, consignan registros para la Ks mayores para suelos con manejo agrícola en relación con los de uso forestal; en el caso de la investigación que se documenta, ambos sistemas de uso de suelo tuvieron valores de Ks muy parecidos. Además, ^{Kumar et al. (2017)} citan que las variables densidad aparente y los porcentajes de arcillas y arenas, son responsables de las diferencias en la Ks observadas en sistemas de uso del suelo distintos, debido a que una alta Ks propicia más entrada de agua al sistema y un escurrimiento menor. Con el muestreo simple, el mejor sistema fue el pastizal, seguido del forestal y por último el agrícola, y para el muestreo compuesto, el sistema sobresaliente resultó ser el SF, enseguida el SP y el SA.