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008			211130s2024 ||||| |||| 00| 0 spa d
040			_apelicpp _bspa _cpelicpp
084			_aSITC 57
100			_aTello Dominguez, Mercy Hilen _96030
245			_aDistribución espacial de la calidad del suelo en plantaciones de Coffea arabica (café) en el fundo “Domínguez” – Pueblo Libre - 2021
260			_aTingo María _bUNAS _c2024
300			_a111 páginas
500			_aCita fuente PROMPERÚ.
520			_aEl país se caracteriza por suelos heterogéneos porque sus propiedades varían considerablemente en áreas pequeñas, entonces evaluar la calidad de suelo es esencial. Por ello se evaluó la distribución espacial de la calidad del suelo en plantaciones de Coffea arabica (café) en el fundo “Domínguez” – Pueblo Libre – 2021. La metodología utilizada fue no experimental, por lo que se evaluó las propiedades físicos y químicos ajustándose a un análisis geoestadístico a través del interpolador Kriging para la distribución espacial de calidad de suelo. Los resultados muestran coeficientes de variación (CV) muy bajo para pH y Da; bajo para arena, arcilla, limo, MO, N, CIC y SB; media para K, Ca y Mg; y muy alto para P, Al, AC y Sal. El ACP encontró relevancia estadística para %SAl, SB, AC, Al, Ca, Ph, Mg, N, MO, arena, arcilla y limo. A través del análisis geoestadístico la calidad del suelo varía entre muy baja calidad a baja calidad (café seis años) y de moderada calidad a alta calidad (café de 2 años) con una distribución espacial de 11,51%, 14,79%, 31,78%, 41,92% respectivamente. Los modelos con mejores ajustes son el exponencial, esférico y estable con dependencia espacial que fluctúa de bajo a medio, con eficiencia de predicción cercanos a 100, señalando que la estructura espacial no es pobre. Se concluye, que la distribución espacial de la calidad de suelo obtenido atribuye a realizar investigaciones (aplicación de fertilizantes) en el área estudiada ya que los mapas presentados muestran eficiencia de predicción cercanos a 100. Fuente: Repositorio UNAS
650		0	_aSector agronegocios _94304
856			_zRepositorio UNAS _uhttps://repositorio.unas.edu.pe/items/787a5124-1476-4a02-88cf-6efb4a9fcc7b
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