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Soil Quality Assessment Strategies for Evaluating Soil Degradation in Northern EthiopiaEstrategias de evaluación de la calidad del suelo para valorar su degradación en el norte de Etiopía

Resumen

La degradación de la calidad del suelo (SQ) sigue siendo un reto para el desarrollo sostenible en todo el mundo. Una de las razones es que los indicadores de degradación, como el índice de calidad del suelo (ICS), no están bien documentados ni se utilizan para evaluar los actuales sistemas de uso y gestión del suelo (LUSMS). El objetivo era evaluar e identificar un conjunto de datos de indicadores de calidad del suelo eficaces entre 25 mediciones del suelo, funciones de puntuación adecuadas para cada indicador y un método de indexación de calidad del suelo eficaz para evaluar la degradación del suelo en los LUSMS de la cuenca de Mai-Negus del norte de Etiopía. Se seleccionaron ocho LUSMS para el muestreo y el análisis de suelos: (i) bosque natural (LS1), (ii) plantación de área protegida, (iii) tierras de pastoreo, (iv) rotación tef (Eragrostis tef)-habas (Vicia faba), (v) rotación tef-trigo (Triticum vulgare)/cebada (Hordeum vulgare), (vi) monocultivo de tef, (vii) monocultivo de maíz (Zea mays) y (viii) tierras marginales no cultivadas (LS8). Cuatro componentes principales explicaron casi el 88% de la variabilidad entre los LUSMS. LS1 tuvo el SQI medio más alto (0,931) utilizando las funciones de puntuación y la selección de conjuntos de datos del análisis de componentes principales (PCA), mientras que el SQI más bajo (0,458) se midió para LS8. Los valores medios de SQI para LS1 y LS8 utilizando el método de selección de conjuntos de datos de la opinión de expertos fueron de 0,874 y 0,406, respectivamente. Por último, un análisis de sensibilidad (S) utilizado para comparar los procedimientos de selección de conjuntos de datos del PCA y de la opinión de expertos para varias funciones de puntuación osciló entre 1,70 para el SQI no seleccionado y 2,63 para el PCA-SQI. Por lo tanto, este estudio concluye que un SQI basado en el PCA sería la mejor manera de distinguir entre los LUSMS, ya que parece más sensible a las perturbaciones y a las prácticas de gestión y, por lo tanto, podría ayudar a prevenir una mayor degradación de la SQ.

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