Carbono orgánico del suelo, predicción de su tasa de descomposición en el marco del calentamiento global.

dc.contributor.advisorZagal Venegas, Erickes
dc.contributor.authorHidalgo Giubergia, Marcela Andreaes
dc.date.accessioned2022-07-09T01:33:22Z
dc.date.accessioned2024-05-13T15:13:02Z
dc.date.accessioned2024-08-28T02:41:02Z
dc.date.available2022-07-09T01:33:22Z
dc.date.available2024-05-13T15:13:02Z
dc.date.available2024-08-28T02:41:02Z
dc.date.issued2022
dc.descriptionTesis presentada para optar al grado de Doctor en Ciencias de la Agronomíaes
dc.description.abstractLa descomposición del carbono (C) en el suelo depende de complejas interacciones entre variables ambientales que difieren a lo largo de gradientes latitudinales. El objetivo de esta investigación fue evaluar y validar un modelo predictivo para los valores de 13C utilizando espectroscopia de infrarrojo cercano (NIRS) en varios perfiles de suelo, para probar la aplicabilidad de un índice de mineralización y respiración del C orgánico del suelo (COS) basado en valores NIRS de ∆δ13C. Trece sitios en praderas naturales de vegetación C3 se muestrearon a lo largo de un gradiente latitudinal de 4000 km (30° a 50°S) en Chile, maximizando la diversidad climática y geoquímica del suelo. En un primer estudio se evaluó NIRS para la determinación de isótopos estables de C del suelo y para un escrutinio rápido de múltiples muestras. Por lo tanto, inicialmente se determinó el valor de δ13C de las muestras mediante espectrometría de masas de relación isotópica, frente al estándar Pee Dee Belemnite de Viena y mediante el escaneo en el rango NIR y a una resolución de 4 cm-1. Dos modelos de predicción basado en valores NIRS δ13C fueron desarrollados a través de la regresión parcial por mínimos cuadrados (RPMC) usando diez latentes variables y un enfoque de bosque aleatorio (BA). El error cuadrático medio de predicción para la validación de las simulaciones de δ13C obtenidos usando RPMC y BA fueron 1.38‰ y 1.15‰, respectivamente. El desempeño de ambos modelos indica que NIRS puede ser usado para predecir δ13C según el set de datos seleccionados. Luego, en un segundo estudio, se realizaron incubaciones a diferentes profundidades de suelo por 60 días, para evaluar las tasas de mineralización de C del suelo (TMC) y la respiración potencial específica (RPE) como indicadores de la descomposición de C, utilizando la variación de la firma de NIRS δ13C (modelo RPMC) a medida que aumenta la profundidad del suelo (∆δ13C). En su totalidad, los resultados de esta investigación apoyan el uso de la NIRS como método predictivo en los análisis sobre la dinámica del C en el suelo. A su vez, ∆δ13C obtenido a partir de datos NIRS pueden servir como proxy para investigar la degradabilidad potencial de la MOS y su interacción con los procesos geoquímicos.es
dc.description.campusChillánes
dc.description.departamentoDepartamento de Suelos y Recursos Naturaleses
dc.description.facultadFacultad de Agronomíaes
dc.identifier.urihttps://repositorio.udec.cl/handle/11594/9994
dc.language.isoeses
dc.publisherUniversidad de Concepciónes
dc.rightsCC BY-NC-ND 4.0 DEED Attribution-NonCommercial-NoDerivs 4.0 Internationalen
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/en
dc.subjectCarbonoes
dc.subjectAgricultura de precisión - Chilees
dc.subjectSuelos - Composiciónes
dc.titleCarbono orgánico del suelo, predicción de su tasa de descomposición en el marco del calentamiento global.es
dc.typeTesises

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