Mapa de puntos que describe las muestras de suelo realizadas por el Laboratorio de Suelos del CI Tibaitatá de Agrosavia en el área de estudio, resultado de proyectos realizados por la Corporación con otras entidades (por ejemplo, Colombia Humanitaria, Secretaría de Agricultura de Cundinamarca). Adicional a la ubicación de las muestras de suelo, se describen por punto propiedades físicas (arena, limo, arcilla, densidad aparente, densidad real, microporos, macroporos, porosidad total, retención de humedad a -30 kPa, retención de humedad a -1500 kPa, diámetro medio ponderado) y propiedades químicas (relación de pH, pH, MO, P, S, Ca, Mg, K, Na, Al, acidez, Fe, Cu, Mn, Zn, B, CICA, CICE, CE). Estos puntos de muestreo son producto de la compilación y estructuración de una base de datos objeto relacional creada en el marco del proyecto.

La toxicidad de aluminio (Al) es un factor importante de limitación del crecimiento de las plantas en muchos suelos ácidos (Doy, 2008), siendo el factor más limitante en productividad en los suelos ácidos del mundo (Matzner y Prenzel, 1992; Ma, 2000). Con la reducción del pH del suelo, sucede la destrucción de los minerales de las arcillas y de otros silicatos, así como la solubilización de óxidos de aluminio, lo que conduce a la degradación irreversible del suelo (Casierra & Aguilar, 2007). Para esta variable y su representación espacial se utilizó un modelo Random Forest; obteniendo un RMSE de 2,05 meq 100g-1, un MAE de 1,02 meq 100g-1 y un AVE de 0,37. Los valores oscilaron entre 0 y 14,4 meq 100g-1 y de acuerdo a la clasificación realizada por el ICA (1992) un 23,6% del área tiene bajo contenido, un 32,9% medio y un 43,5% alto.

La densidad aparente (Da) es un indicador de calidad del suelo, pues está relacionada con su porosidad, estructura, movimiento y almacenamiento de agua (Li et al., 2019). Una inadecuada condición de Da del suelo puede indicar problemas de compactación, situación en la cual el suelo disminuye su capacidad productiva y el servicio ambiental que presta (Yang et al., 2016). El presente mapa fue hecho por medio de la técnica Random Forest, con un RMSE de 0,13 g cm-3, un MAE de 0,09 g cm-3 y un AVE de 0,86. Los valores de Da en la zona de estudio variaron entre 0,24 y 1,50 g cm-3 y según la clasificación de Montenegro y Malagón (2014) el 74,0% corresponde a suelos con Da muy bajas, el 24,2% a suelos con Da baja y el 1,8% a suelos con Da medias.

El magnesio (Mg) es un macronutriente importante en actividades enzimáticas y en la estabilización estructural de los tejidos (Guo et al., 2016). En el suelo, el Mg se ha relacionado con el pH, en donde a niveles ácidos su solubilidad y disponibilidad disminuye, además se ha correlacionado positivamente con el CO y en suelos con acidez, se ha encontrado causando la disminución de la toxicidad por Al al igual que el Ca (Singh et al., 2014; Behera & Shukal, 2015). El mapeo de esta propiedad se realizó a través de la técnica Ranger. Los valores obtenidos oscilaron entre 0.1 y 9,72 meq 100g-1. Las medidas de evaluación del modelo arrojaron un RMSE de 1,32 meq 100g-1, un MAE de 0,78 meq 100g-1 y un AVE de 0,51. De acuerdo a la clasificación realizada por el ICA (1992), el 85,9% de las áreas del altiplano cundiboyacense presentaron niveles bajos de Mg, el 11,0% registraron valores intermedios y el 3,1% registraron contenidos bajos.

La textura del suelo es la propiedad física más importante, dado que determina gran parte de características físicas como la estructura, agregación, almacenamiento y movimiento de agua, densidad aparente; características químicas como la capacidad de intercambio catiónico y disponibilidad de nutrientes (Phogat et al., 2015); y propiedades como la actividad biológica (Pathank et al., 2013). El presente mapa fue hecho por medio de una clasificación con un modelo de aprendizaje de máquina (Random Forest) con una precisión de 0,43 y un coeficiente Kappa de 0,19. Según las clases texturales descritas por USDA (2010) el 42,57% de los suelos del área de estudio presentaron textura arenosa franca (AF), el 29,64% franca (F), 11,05% arcillosa (Ar), 14,59% franco arcillosa (FAr) y el restante 2,15% a texturas franco arenosa (FA), franco limosa (FL), franco arcillo arenosa (FArA), franco arcillo limosa (FArL) y arcillo limosa (ArL).

Los ultisoles representan los suelos más evolucionados, en ellos ocurren todos los procesos generales de formación con predominio de las transformaciones en el proceso específico de ferruginación, en el cual la libración y dinámica del hierro son intensas, característica que confiere a estos suelos colores pardo amarillentos a rojizos. Adicionalmente, son suelos de baja fertilidad, ácidos y con un mayor contenido de arcilla en profundidad. En la zona de estudio este suelo se presenta en una unidad cartográfica tipo consociación en un abanico del paisaje de montaña.

El presente mapa fue realizado por medio de una clasificación con un modelo de aprendizaje de máquina (Random Forest) con una precisión de 0,52 y un coeficiente Kappa de 0,16. De acuerdo al índice de calidad construido se puede señalar que para el área de estudio el 0,8% de los suelos tienen una calidad muy alta para cebolla de bulbo, 15,5% alta, 38,2% media y 0,9% baja. El resto del área (44,6%) corresponden a zonas excluidas por la altitud (> 3000 m.s.n.m.) y áreas no agropecuarias, bosques y exclusiones legales definidas por UPRA (2017).

La fracción de arcilla (Ar) juega un rol fundamental en el comportamiento físico, químico y biológico del suelo (Liu et al., 2017) y en procesos de degradación como la erosión juega un papel importante por su acción coloidal, favoreciendo la estructuración y la capacidad de retención de agua y nutrientes (Koch et al., 2016; Lipiec et al., 2018), así como la estabilización de la materia orgánica del suelo. El presente mapa fue realizado por medio de la técnica de Random Forest con un RMSE de 8,6%, un MAE de 5,9% y un AVE de 0,72. Los contenidos de arcilla en la zona variaron entre 5,8 y 66,7 % y según USDA (2014) el 12,9% del área corresponde a suelos de familia franca gruesa (Ar menor a 18%), el 80% a familias texturales franca fina (Ar entre 18 y 35%) y el 7,1% restante a suelos con familia fina.

El conocimiento de la distribución espacial de la Capacidad de Intercambio Catiónico Efectiva (CICE) es muy importante en el saneamiento y drenaje de tierras (van Hoorn and van Alphen, 1994), estudios de contaminación de aguas subterráneas y el modelamiento de las características químicas de las tierras agropecuarias (Ghaemi et al., 2013). Por otra parte la CICE influye en la estabilidad de la estructura del suelo, disponibilidad de nutrientes, en el pH y en la reacción del suelo a los fertilizantes. Para mapear esta variable se utilizó un modelo Ranger, el cual obtuvo un RMSE de 7,40 meq 100 g-1, un MAE de 4,33 meq 100 g-1 y un AVE de 0,39. El rango generado en la predicción espacial estuvo entre 2,7 y 51,8 meq 100 g-1 y de acuerdo a la clasificación del ICA (1992) el 52,2% del área tiene baja capacidad, el 44,9% media y 2,8% alta capacidad.

El mapa de materia orgánica (MO) en el suelo es un insumo para la determinación del stock de carbono orgánico en la biósfera, un elemento fundamental para la identificación de sumideros de dióxido de carbono (Batjes, 1998; Davidson & Janssens, 2006; Lal, 2004). La MO es fuente principalmente de N, P, S y de algunos elementos menores, también contribuye a la capacidad amortiguadora y en la capacidad de intercambio catiónico (ICA, 1992). Este mapa fue construido a partir del uso de un modelo ensamblado entre las siguientes técnicas de aprendizaje de máquina: Random Forest y Ranger; obteniendo un RMSE de 6,2%, un MAE de 4,13% y un AVE de 0,57. Los valores oscilaron entre 1,2 y 54,3%. De acuerdo a la clasificación realizada por el ICA (1992), un 2,0% del área de estudio tiene baja materia orgánica, un 32,3% media y un 65,7% alta.