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.

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).

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).

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.

Los vertisoles son suelos evolucionados a partir de alteritas de rocas o depósitos de materiales predominantemente arcillosos. Las condiciones físicas y químicas de estos suelos son el resultado del proceso de haploidización, condición en la cual el suelo es constantemente invertido por lo que en condiciones de escasa humedad presenta una restricción para el desarrollo vegetativo. En la zona de estudio estos suelos son escasos, se encuentran en el paisaje de montaña en tipos de relieve de crestones en régimen de humedad údico y ácuico.

Los entisoles son suelos jóvenes que no han desarrollado un endopedón y poseen un epipedón superficial poco desarrollado. Sin embargo, estos suelos constituyen un medio para el desarrollo vegetativo. En el área de estudio estos suelos se encuentran principalmente en el paisaje de montaña en los crestones y espinazos, lugares donde predomina el proceso erosivo y en planos de inundación del paisaje de planicie donde los suelos tienen un aporte constante de materiales en superficie. En la zona de estudio se presentan generalmente en asociaciones o complejos con suelos del orden andisol e inceptisol y generalmente presentan contacto lítico o paralítico dentro de los primeros 50 cm del suelo mineral. El mapa fue construido a partir de una interpretación de las unidades cartográficas a múltiples escalas que se encuentran en la zona de estudio.

Un mapa de conductividad eléctrica (CE) es un índice de la salinidad de un suelo. La elevada concentración de sales en la superficie o cerca a los horizontes superficiales conlleva a la degradación de suelos, pérdida de cultivos, deterioro de la de la calidad del agua y degradación ambiental en general (Kitamura et al., 2006). Para mapear esta variable se utilizó un modelo ensamblado con las siguientes técnicas de aprendizaje de máquina: Random Forest y Ranger; obteniendo un RMSE de 0,71 dS m-1, un MAE de 0,40 dS m-1 y un AVE de 0,45. Los valores oscilaron entre 0,12 y 4,12 dS m-1. Los valores obtenidos indicaron de acuerdo a la clasificación del ICA (1992) que los suelos no son salinos (98,4%) y tan solo el 1,6% son muy ligeramente salinos.

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). Este mapa fue realizado 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.