INTRODUCCIÓN

El frágil equilibrio entre las tasas de acumulación y eliminación de sales en el perfil del suelo en regiones agrícolas de origen salino, supone un riego de resalinización que demanda herramientas eficientes para el seguimiento y evaluación del estado de la salinidad del suelo.

La técnica de la inducción electromagnética (EMI) permite caracterizar la variabilidad espacial del suelo y sus propiedades a escala de parcela (^{Doolittle & Brevik, 2014}) midiendo simultáneamente la conductividad eléctrica aparente integrada (ECa) a distintas profundidades de exploración. Sin embargo, para obtener información sobre la distribución vertical de la conductividad eléctrica en el suelo (EC) es necesario recurrir a la inversión conjunta de la ECa (^{Triantafilis & Monteiro Santos, 2013}).

La mayoría de los estudios muestran relaciones positivas entre el NDVI y la ECa, pero en el caso de suelo salinos, y si la ECa está estrechamente correlacionada con la salinidad, se pueden esperar relaciones inversas.

En este trabajo evaluamos (1) el potencial de la tomografía EMI para proporcionar ecuaciones de calibración robustas que permitan estimar la conductividad en extracto de pasta saturada (ECe) y la relación de absorción de sodio (SAR) a partir de EC, usando datos mínimos de análisis de suelo, y (2) el potencial de las imágenes NDVI de Sentinel 2 para el seguimiento y la evaluación de la salinidad del suelo en el sector de riego B-XII (suroeste de España).

MATERIALES Y MÉTODOS

Este estudio se desarrolló en una parcela agrícola de 4 ha del sector B-XII (Lebrija, España, Figura 1) con un suelo arcilloso y una capa freática salina y somera, drenada artificialmente a 1 m de profundidad.

Figura 1 Parcela de estudio con topografía y localización de los cinco puntos de muestreo a lo largo del transecto. 

Se realizaron mediciones de ECa en noviembre de 2017 y febrero de 2020 con profundidades de exploración teóricas cercanas a 0,5, 1, 1,5 y 3 m, usando un sensor DualEM-21S alojado en un trineo de PVC y remolcado por un vehículo todo terreno (ATV). Las mediciones de ECa georreferenciadas se interpolaron en una cuadrícula de 0,5 x 0,5 m utilizando el método de inverso de la distancia implementado en Surfer (Golden Software, LLC Boulder, CO) y se invirtieron utilizando el software EM4Soil (EMTOMO, Lisboa) para estimar EC a las profundidades: 0,1, 0,3, 0,5, 0,7 y 0,9 m.

Simultáneamente a las mediciones de ECa, se tomaron muestras de suelo en 5 puntos y a 5 profundidades en intervalos de 0,2 m. Se midió EC, pH, [Na⁺], [K⁺], [Mg²⁺], y [Ca²⁺] en la pasta saturada del suelo y el SAR se calculó como:

SAR = [Na⁺] / [([Ca²⁺] + [Mg²⁺]) / 2]^0.5, (1)

con las concentraciones de cationes en meq/L.

La inversión 2D de ECa en 2017 y 2020 se realizó a lo largo del transecto donde se seleccionaron los 5 puntos de muestreo (Figura 1). Los valores de EC se calibraron con los datos de ECe y SAR de las muestras de suelo y se validaron mediante validación cruzada de exclusión. La inversión 3D se realizó usando todos los datos de ECa disponibles en la parcela para producir mapas de ECe y SAR a distintas profundidades usando la calibración obtenida con la inversión 2D.

Se analizaron, con Google Earth Engine, 36 imágenes NDVI (Sentinel 2) con una resolución espacial de 10 m, correspondientes a los periodos de cultivo entre 2017 y 2019: tomate, algodón y remolacha azucarera, respectivamente.

RESULTADOS Y DISCUSIÓN

La distribución espacial de ECa para la profundidad de exploración teórica de 1m (ECa-1) fue similar en 2017 (Figura 2a) y en 2020 (Figura 2b). Los valores de EC fueron mayores en el perfil de 2017 y mostraron para ambos años que el patrón espacial de la EC en el suelo superficial se origina en el patrón subsuperficial de EC.

Figura 2 Distribución espacial de ECa-1 e inversión en el transecto para (a) 2017, (b) 2020. 

Se observó una mayor correlación entre EC y ECe, [Na⁺] y SAR en 2017 que en 2020 (Tabla 1). La correlación incrementó con la profundidad para ambos años mientras que el horizonte superficial mostró una falta de correlación.

Se describieron las relaciones EC-ECe y EC-SAR con modelos lineales de calibración de 0,77<R²<0,83 (Fig. 3).

Figura 3 Relaciónes EC-ECe para a) 2017 y b) 2020 y EC-SAR para c) 2017 y d) 2020. 

Los resultados de la validación cruzada mostraron que las estimaciones de ECe y SAR solo fueron fiables en los horizontes subsuperficiales (0,5-0,9 m) (Tabla 2).

Los mapas de ECe y SAR para horizontes subsuperficiales (Figura 4) indicaron que ECe aumentó en 2020 respecto a 2017, mientras que SAR diminuyó, sugiriendo una mayor concentración de cationes, pero con menor influencia de [Na⁺] en 2020 que en 2017.

Figura 4 ECe (a-c), y SAR (d-f) para 2017 y 2020 a 0,5, 0,7 y 0,9 m de profundidad. 

El NDVI mostró correlaciones negativas con EC, siendo similares en profundidad y para ambas mediciones con R = -0,64, -0,87 y -0,73 para tomate, algodón y remolacha azucarera, respectivamente, para la imagen de mayor NDVI (Figura 5).

Figura 5 Evolución del NDVI medio y coeficiente de correlación de Pearson (R) entre la ECe a 0,9 m y el NDVI, en la parcela. 

El NDVI fue, en general, más bajo en zonas de mayor ECe, reflejando un retardo en el desarrollo de los cultivos (Figura 6). No obstante, la remolacha azucarera mostró menor sensibilidad en este aspecto (Figura 6c) al finalizar su ciclo vegetativo al inicio del estiaje.

Figura 6 Evolución del NDVI a lo largo del transecto para a) tomate, b) algodón y c) remolacha azucarera desde el día de emergencia/trasplante hasta el día de máximo NDVI. Las líneas blancas y rojas representan la ECe estimada a 0,9 m de profundidad en 2017 y la evolución de su correlación con el NDVI, respectivamente. 

Al margen de las distintas respuestas fisiológicas de los cultivos a la salinidad (^{Minhas et al., 2020}), una explicación plausible para estos resultados es que la remolacha azucarera es un cultivo de primavera que no requiere de los grandes aportes de agua de riego de la época estival, como sí ocurre con los cultivos de tomate y algodón. En éstos se favorece el ascenso de la capa freática salina hacia la zona radicular durante el periodo con mayores tasas de evaporación.

CONCLUSIONES

La tomografía EMI e inversión permitió obtener modelos lineales de calibración (R²≈0,80) para la estimación de ECe y SAR a partir de EC en suelos de marisma recuperada del sector B-XII, sin necesidad de considerar más de cinco puntos de muestreo. No obstante, las estimaciones solo son fiables en la zona subsuperficial del perfil (0,5-0,9 m).

Las fuertes correlaciones inversas (-0,87<R<-0,64) entre EC y NDVI de los cultivos considerados demuestran el potencial del uso combinado de la tomografía EMI e imágenes NDVI para el seguimiento y la evaluación de la salinidad a escala de parcela en el sector B-XII. La afección de la salinidad a los cultivos de la zona continua presente actualmente.