La erosión es el principal proceso de degradación de suelos en las tierras cultivadas de los Andes venezolanos. El impacto del proceso sobre la productividad de estas tierras no ha sido suficientemente evaluado. Sólo en años recientes ha comenzado a reconocerse la importancia de los efectos perjudiciales de la erosión en la productividad del suelo, aún cuando todavía existe muy poca información que permita cuantificar tales relaciones.

Actualmente existen diversos métodos orientados a la evaluación de los efectos de la erosión sobre las propiedades del suelo y el rendimiento de cultivos en las tierras agrícolas. Al respecto, Olson et al. (1994) destacan la debilidad y/o fortaleza comparativa de unos métodos con respecto a otros, y los riesgos del uso inadecuado de los mismos. Stocking y Peake (1985) y Lal (1988) establecen, en general, tres categorías de métodos para estimar el impacto de la erosión en la productividad del suelo: métodos agronómicos directos, evaluación de las propiedades del suelo y modelos e índices de productividad. Dentro de la primera categoría se encuentra la técnica de la remoción artificial de suelo superficial, que asume que tal manipulación simula la remoción natural por erosión. Por otro lado, el uso de modelos matemáticos se ha convertido en una herramienta útil para estudiar y predecir las relaciones erosión - productividad. El objetivo de este trabajo ha sido el de combinar ambas metodologías aplicando la técnica de la remoción de suelo superficial para validar un modelo o índice de productividad en condiciones de alta montaña.

El modelo utilizado es una modificación del Indice de Productividad (IP) desarrollado por Kiniry et al., (1983) y adaptado por Delgado (1989) a la región de los Llanos Occidentales de Venezuela. Para validarlo en suelos de la región de los Andes, se tomaron en consideración las siguientes variables edáficas, estrechamente vinculadas al crecimiento y desarrollo de cultivos en condiciones de montañas tropicales: capacidad de retención de agua aprovechable, contenido de arcilla, densidad aparente, contenido volumétrico de fragmentos gruesos, pH, materia orgánica y saturación con aluminio.

El modelo asume que, bajo determinadas condiciones de clima, manejo y cultivo, el rendimiento depende de las condiciones edáficas que propician un ambiente adecuado para el buen crecimiento radical (Figura 1). Se obtuvieron ecuaciones empíricas que permiten establecer relaciones entre el rendimiento y cada una de las variables edáficas consideradas. Las interacciones entre variables y su efecto sobre el rendimiento a partir de la expresión siguiente:

donde:

IP = Indice de Productividad del suelo (0 - 1)

Ai = Suficiencia de capacidad de almacenamiento de agua del horizonte i (0 - 1)

Bi = Suficiencia de facilidad para la exploración radical del horizonte i (0 - 1)

Ci = Suficiencia de fertilidad potencial del horizonte i (0 - 1)

Ki = Factor de ponderación del horizonte i (importancia relativa para la planta) (0 - 1)

n = Número de horizontes en el perfil del suelo, hasta 100 cm.

Cada uno de los parámetros A, B y C se evalúa a su vez con dos subparámetros:

Parámetro A:

A₁ = Evalúa la capacidad de almacenamiento de agua útil

A₂ = Evalúa el contenido de arcilla en función de la estructura del suelo

Parámetro B:

B₁ = Evalúa la densidad aparente del suelo en función del tipo de textura

B₂ = Evalúa el contenido de fragmentos gruesos

Parámetro C:

C₁ = Evalúa el pH del suelo

Para calcular el IP se toma en consideración solamente el subparámetro más limitante.

Cada parámetro se evalúa en función del subparámetro respectivo más limitante, es decir, el parámetro adquiere el valor del subparámetro que tenga el menor valor de suficiencia en la escala 0 - 1. El valor de suficiencia para cada subparámetro se obtiene a partir de las siguientes ecuaciones:

Parámetro A: Subparámetro A₁: Capacidad de almacenamiento de agua útil (agua retenida con una succión entre -33 y - 1500 Kpa).

A₁ = 0,05 W; 0  W  20 (W = 20 si W > 20)

donde:

A₁ = Suficiencia de almacenamiento de agua útil (0 - 1)

W = Contenido gravimétrico (%) de agua útil.

Subparámetro A₂: Contenido de arcilla en función de la estructura del suelo

1. Para suelos con estructura débil:

Si arcilla  20% A₂ = 1,0 - 0,01 (arc)

Si arcilla > 20% A₂ = 1,2 - 0,02 (arc)

2. Para suelos con estructura moderada:

Si arcilla  30% A₂ = 1,0 - 0,0066 (arc)

Si arcilla > 30% A₂ = 1,3 - 0,016 (arc)

3. Para suelos con estructura fuerte:

Si arcilla  40% A₂ = 1,0 - 0,005 (arc)

Si arcilla > 40% A₂ = 1,3 - 0,0133 (arc)

donde:

A₂ = Suficiencia de contenido de arcilla en función de la estructura del suelo (0 - 1)

arc = Contenido de arcilla (%)

Parámetro B: Subparámetro B₁: Densidad aparente del suelo en función del tipo de textura.

1. Para texturas finas (arcillosas, limosas finas):

B₁ = 3,6 - 2 (DA) 1,30  DA  1,40

B₁ = 9,6 - 6 (DA) 1,40 < DA  1,60

2. Para texturas medias (francas, limosas gruesas):

B₁ = 1,87 - 0,67 (DA) 1,30  DA  1,55

B₁ = 6,00 - 3,33 (DA) 1,55 < DA  1,80

3. Para texturas gruesas (francas gruesas, arenosas):

B₁ = 1,52 - 0,4 (DA) 1,30  DA  1,80

B₁ = 8,00 - 4,0 (DA) 1,80 < DA  2,00

donde:

B₁ = Suficiencia de Densidad Aparente (0 - 1)

DA = Densidad Aparente del suelo (Mg/m³)

Subparámetro B₂: Contenido volumétrico de fragmentos gruesos (fragmentos con diámetro equivalente mayor de 2 mm).

donde:

B = Suficiencia de contenido de fragmentos gruesos (0 - 1)

f = Fracción de fragmentos gruesos (volúmen)

r = Coeficiente de capacidad explorativa de las raíces

r = 1,20 --- capacidad explorativa baja

r = 0,80 --- capacidad explorativa moderada

r = 0,60 --- capacidad explorativa alta

r = 0,40 --- capacidad explorativa muy alta

Parámetro C: Subparámetro C₁: pH del suelo.

C₁ = 0 si pH < 2,8

C₁ = 0,50 (pH) - 1,35 si 2,8  pH  4,5

C₁ = 0,45 + 0,1 (pH) si 4,5 < pH  5,5

C₁ = 1 si 5,5 < pH  7,0

C₁ = 1,905 - 0,13 (pH) si 7,0 < pH  8,5

C₁ = 4,2 - 0,4 (pH) si 8,5 < pH  10,5

C₁ = 0 si pH > 10,5

donde:

C₁ = Suficiencia de pH del suelo (0 - 1)

pH = pH en el extracto suelo - agua, relación 1:1.

Subparámetro C₂ : Porcentaje de saturación con aluminio.

1. Cuando la materia orgánica es mayor o igual a 4%:

Si SA  40% C₂ = 1

Si SA > 40% C₂ = 1,666 - 0,01666 (SA)

2. Cuando la materia orgánica está entre 2,5 y 4%:

Si SA  35% C₂ = 1,0033 - 0,000666 (SA)

Si SA > 35% C₂ = 1,55 - 0,01625 (SA)

3. Cuando la materia orgánica está entre 1,0 y 2,5%:

Si SA  30% C₂ = 1 - 0,001 (SA)

Si SA > 30% C₂ = 1,429 - 0,0157 (SA)

4. Cuando la materia orgánica es menor que 1,0%:

Si SA  25% C₂ = 1 - 0,002 (SA)

Si SA > 25% C₂ = 1,3 - 0,015 (SA)

donde:

C₂ = Suficiencia de saturación con aluminio en función de la materia orgánica (0 - 1)

SA = Saturación con aluminio (%).

Factor de Ponderación: K: Evalúa la importancia relativa del horizonte del suelo para la planta (Figura 2).

donde:

K_acum = Factor de ponderación acumulado hasta el horizonte i

X = Profundidad máxima del horizonte i (cm). Para el horizonte i considerado:

Para la valoración del IP actual del suelo se utilizó la clasificación que aparece en el Cuadro 1.

Los experimentos se realizaron sobre un suelo Typic Humitropept localizado en la Estación Experimental Santa Rosa (IIAP-ULA) en Mérida, estado Mérida. Se utilizó caraota (Phaseolus vulgaris L.) como cultivo indicador. Se estableció el experimento en diseño de bloques al azar con 3 bloques y 12 tratamientos, consistentes en 3 niveles de denudación del suelo (0, 50 y 100 % de remoción del suelo superficial) en interacción con la aplicación de fertilizante (15-15-15, 300 kg ha^-1) y/o abono orgánico (estiércol de bovino, 25 Mg.ha^-1) incluyendo los testigos. Previo a la aplicación de los tratamientos se incorporó cal (CaCO₃) en cada parcela a razón de 3000 kg.ha^-1. De lo planteado se deduce que para cada uno de los 3 estados o condiciones de pérdida de suelo "establecidas" se tienen 4 tipos diferentes de manejo del suelo, en cuanto a la aplicación de abonos y fertilizantes: (1) con fertilizante, (2) con abono orgánico, (3) con fertilizante y abono orgánico y (4) testigos sin aplicaciones de fertilizante ni abono orgánico. Todas las parcelas fueron muestreadas en presiembra, antes de la aplicación de tratamientos y en postcosecha. Se realizaron análisis de suelo para conocer: textura, pedregosidad, almacenamiento de humedad, pH, carbono orgánico, capacidad de intercambio catiónico, nitrógeno total, fósforo aprovechable y bases cambiables. Asimismo, a través del ciclo del cultivo se evaluaron determinados parámetros: cobertura del suelo, altura de plantas, número de vainas por planta, número de granos por vainas y rendimiento en granos (López, 1994; Fumero y López, 1991).

Para la validación del modelo en este suelo se consideraron dos niveles de manejo. El tratamiento testigo, condición en la cual se cultivó sin aplicación de fertilizantes, se designa como nivel de manejo 1; el nivel de manejo 2 corresponde a los diferentes tratamientos de remoción de suelo más la aplicación de fertilizante en la dosis señalada. Es de recordar que ambas condiciones de manejo incluyen la aplicación de cal. La validación propiamente dicha se hizo correlacionando los valores observados en campo, versus los valores de productividad relativa (IP) simuladas por el modelo. Experiencias similares, validando el IP mediante la utilización de datos obtenidos a través de erosión simulada, son reportadas en la literatura especializada (Rijsberman y Wolman, 1985).

El suelo bajo estudio, cuyas características del perfil modal se presentan en el Cuadro 2, muestra variaciones importantes en la zona de enraizamiento, por efecto de la remoción del material superficial. El efecto de tal alteración se manifiesta en una significativa reducción del rendimiento del cultivo indicador en la medida en que el suelo superficial es removido (Figura 2). El rango de valores para las propiedades del suelo involucradas en la determinación del IP se presenta en el Cuadro 3.

En cuanto a los resultados de la aplicación del modelo se observa en primer lugar que la productividad inicial de este suelo es alta (Cuadros 1, 4 y 5), y que a medida que se remueve suelo superficial, los valores de productividad se mantienen entre altos y moderados. Esto es indicación de que el suelo no presenta una alta vulnerabilidad.

El análisis de regresión realizado muestra que existe una aceptable correlación (r) entre las variables IP y rendimiento de caraota (kg.ha^-1) para todos los modelos de regresión ajustados. Para ambos casos: nivel de manejo 1 (Cuadro 6) y nivel de manejo 2 (Cuadro 7) los modelos de regresión explican más del 60% (manejo 1) y más del 70% (manejo 2) de las variaciones observadas (r²).

Aunque todos los modelos estadísticos de regresión considerados muestran valores aceptables de r, los modelos cuadrático y logarítmico (Figuras 3 y 4) explican mejor el fenómeno estudiado, por cuanto el rendimiento crece a medida que el suelo ofrece mejores condiciones (alto IP) al cultivo; pero tiende a una asíntota, dada por los otros factores que controlan el rendimiento del cultivo: potencial genético y clima. Es de señalar, además, que se dio un mejor ajuste en el caso del suelo fertilizado, evidenciado por los valores más altos de r que se obtuvieron (Cuadros 6 y 7). A través de esta experiencia se comprobó, en una primera aproximación, que las variables consideradas en el modelo IP tienen una real importancia para definir la productividad de los suelos en estas condiciones de montaña.

Los resultados obtenidos corroboran el hecho, generalmente aceptado, de que la relativa productividad de los suelos y su tasa de cambio, debido a las pérdidas de material del horizonte superficial, dependen de la presencia de características favorables para el desarrollo del sistema de raíces del cultivo en el perfil del suelo. Ello es respaldado por el hecho de haberse observado, a través de estos ensayos, que: a) la productividad decrece con la pérdida de suelo, aun si se aplican prácticas de manejo para contrarrestar dicho efecto; b) existe una buena correlación entre variables edáficas y productividad del suelo, relación que varía en función del clima, el cultivo y el manejo (Pierce et al., 1983, 1984). Aun cuando es necesaria una más extensiva validación del modelo IP, dada la variedad de condiciones edafoclimáticas y de sistemas Agroecológicos que se dan en las zonas montañosas, los resultados obtenidos estimulan la utilización del modelo IP para evaluaciones preliminares del impacto que la pérdida del suelo pudiera ocasionar sobre la productividad de estos suelos de las montañas andinas, cuando no se dispone de un buen cúmulo de información para evaluar las relaciones erosión - productividad.