INTRODUCCIÓN

La creciente diversificación de cultivos requiere la implementación de nuevos sistemas de manejo de suelo y agua que distan de los que se recomiendan tradicionalmente para suelos salinos, por lo que se requiere un seguimiento de las características del suelo para detectar el posible deterioro de su calidad. La inducción electromagnética (IEM) es una técnica geofísica que permite medir la conductividad eléctrica aparente (CEa) en distintos volúmenes de suelo (~m³) de forma no invasiva, para estimar propiedades químico-físicas del suelo (^{Doolittle and Brevik, 2014}) y puede usarse por tanto para tal fin. Tradicionalmente se han empleado calibraciones específicas para convertir estos mapas de CEa en mapas de propiedades del suelo indicativos de la salinidad/sodicidad (^{Corwin y Scudiero, 2016}). El desarrollo de códigos de inversión de datos de IEM ha permitido estimar la distribución vertical de la conductividad “real” (CE) a partir de la CEa medida con sensores multiseñal (^{Triantafilis y Monteiro Santos, 2013}), estimando imágenes bidimensionales de la CE en el perfil del suelo (^{Farzamian et al., 2019}). Para el seguimiento del cultivo a escala de parcela se utiliza el índice NDVI obtenido de la plataforma Sentinel 2 (^{Huang et al., 2021}). Dicha información permite orientar el manejo del cultivo y del agua, así como evaluar posibles efectos negativos en el desarrollo del cultivo como consecuencia del manejo implementado y/o del estado hídrico-químico del suelo. Los objetivos son (1) evaluar el uso de IEM e inversión para estimar la salinidad/sodicidad del suelo de marisma recuperada en el sector de riego B-XII (Lebrija, Sevilla), (2) relacionar los patrones espaciales de la CE a distintas profundidades con los patrones de NDVI y (3) usar la información proporcionada por estas técnicas para identificar zonas problemáticas en la parcela y hallar el origen de dichos problemas.

MATERIALES Y MÉTODOS

El estudio se ha realizado en una parcela de regadío (12,5 ha) situada en una zona de marisma recuperada (sector de riego B-XII) en Lebrija (Sevilla) (Figura 1), con un elevado contenido en arcilla (60-70%) y una capa freática salina somera que se controla mediante un sistema de drenaje instalado a una profundidad de 1 metro. Se midió la CEa con un sensor DUALEM-21S (Dualem Inc., Milton, Canadá) el 9 de septiembre 2020.

Figura 1 Localización de la zona de estudio, topografía de la parcela experimental y posición de los cinco puntos de muestreo (M1-M5) 

El sensor consta de una bobina que transmite un campo electromagnético a baja frecuencia (9 kHz) y dos pares de bobinas receptoras que proporcionan profundidades de exploración teóricas de 0,5, 1,0, 1,5 y 3,0 m. El sensor se aloja en un trineo de PVC que se arrastra con un vehículo todoterreno ATV, equipado con un sistema de posicionamiento GPS-RTK. Se interpoló la CEa de cada señal en una malla de 0,5 x 0,5 m usando el método del inverso de la distancia (Surfer, Golden Software, LLC, Boulder, CO) y se calcularon las estadísticas descriptivas. Se invirtieron las cuatro señales de CEa usando el código EM4Soil (EMTOMO, Lisboa), propuesto por ^{Triantafilis y Monteiro Santos (2013}), para estimar la distribución vertical de la conductividad eléctrica “real” (CE). Los valores de CE se convirtieron posteriormente en humedad de suelo (θ), en conductividad eléctrica (CEe) y concentración de Sodio (Nae), usando ecuaciones de calibración obtenidas a partir de los datos analíticos del suelo y los valores de CE extraídos de la inversión 3D. Se calculó el NDVI de la parcela y la correlación con el mapa de CE para las fechas con disponibilidad de imágenes Sentinel 2 con el fin de evaluar posibles efectos de la salinidad en el desarrollo de los cultivos. Los cálculos se realizaron en Google Earth Engine (^{Gorelick el al., 2017}) usando un código desarrollado por ^{Gómez-Giráldez et al. (2019}). Durante la medición de la CEa se tomaron muestras de suelo en 5 puntos a lo largo de un transecto perpendicular a las tuberías de drenaje con incrementos de 0,2 m hasta 1,2 m de profundidad, utilizando una barrena de suelo tipo Edelman de 0,05 m de diámetro. Las 25 muestras de suelo obtenidas se separaron en dos sub-muestras, una para las analíticas y otra para determinar la humedad gravimétrica, secando las muestras a 105ºC durante 48 horas.

RESULTADOS Y DISCUSIÓN

La CE incrementaba con la profundidad, indicando la presencia de material menos conductivo en superficie que en profundidad, lo que posiblemente se debe a la presencia de la capa freática salina que se sitúa a 1 - 1,5 m de profundidad.

Figura 2 Mapas de conductividad eléctrica (CE) para las profundidades de 0,3, 0,7 y 0,9 metros obtenidos tras la inversión 3D usando todas las mediciones de CEa y situación de los puntos de muestreo. 

El coeficiente de variación muestra que la distribución espacial de la CEa es menos homogénea en superficie que en profundidad, posiblemente como consecuencia de la alteración de las características físico-químicas del suelo superficial generados por la actividad agrícola. La inversión 3D realizada resultó en un RMSE de 24 mS/m. Los modelos usados para describir las relaciones CE-CEe, CE-Nae y CE-( mostraron valores del coeficiente de determinación (R²) entre 0,77 y 0,82 (Fig. 3). Se observa que la CEe y el Nae tienen una relación lineal con la CE, mientras la humedad tiene una relación logarítmica.

Figura 3 Relación entre la CE y CEe, CE y humedad de suelo, y CE y Nae para las muestras de suelo entre las profundidades 0-0,4 (azul), 0,4-0,8 (rojo) y 0,8-1,0 metros (verde). 

Dichas variables posteriormente han sido convertidas en los mapas resultantes que se muestran en la figura 4. Se observa que zonas de mayor salinidad muestran en general una mayor humedad en este tipo de entornos. La relación entre el NDVI y la CE (para la profundidad de 0,3 metros) en todo el periodo con disponibilidad de imágenes Sentinel 2 (Figura 5) muestra hay determinadas épocas en las que esta relación crece (de forma positiva o negativa). Durante épocas de menor demanda evaporativa, se favorece el crecimiento del cultivo por la presencia de las zonas de alta CE. Sin embargo, cuando nos encontramos en épocas de alta demanda evaporativa, la humedad del suelo y las elevadas tasas de evaporación pueden incrementar puntualmente la salinidad en el suelo y provocar elevadas concentraciones de Cl^- y Na⁺ en hoja, inhibiendo distintos pasos del metabolismo de N (^{Ashraf et al., 2018}) manifestándose bajo la forma de clorosis, como se ha podido observar en campo. Se observa que en determinadas fechas (marcadas por cruces negras en la Figura 5) que la correlación entre CE y NDVI alcanza valores inferiores a -0.5 que corresponden en su mayoría con el estiaje, cuando la salinidad afecta negativamente al desarrollo del cultivo.

Figura 4 Mapas de CEe, Nae y humedad de suelo obtenidos a partir de las estimaciones de CE para las profundidades de 0,3, 0,7 y 0.9 metros. 

Sin embargo, al finalizar el ciclo de cultivo y al comienzo del cultivo de 2021 se observa en ocasiones lo contrario, con correlaciones superiores a 0.5, posiblemente como resultado de la mayor humedad del suelo que beneficia el desarrollo del cultivo.

Figura 5 Evolución del NDVI y la correlación entre el NDVI y la CE a 0,3 metros desde 2017 hasta 2021 

CONCLUSIONES

El uso de sensores de IEM muestra un elevado potencial para realizar el seguimiento de la salinidad/sodicidad en los sistemas de marisma recuperada y proporcionan información para apoyar la toma de decisiones en el manejo de suelo y agua de precisión en este tipo de entornos. Su combinación con imágenes de sensores remotos puede evaluar el posible impacto de las características del suelo en el desarrollo del cultivo. Futuros trabajos profundizarán en la mejora de las calibraciones teniendo en cuenta las variaciones de la textura y la humedad del suelo, explorando su dinámica espaciotemporal a escala de parcela.