Se realizó un muestreo de suelo durante marzo 2022, mediante una malla rígida de 110 puntos que se distribuyeron en el área total de una finca de banano ubicada en Carepa en la zona de Urabá, Antioquia, con coordenadas 7°46’45’’ N, 76°40’22’’O. La precipitación promedio multianual es de 2961 mm, temperatura promedio 28 °C (Instituto de Hidrología Meteorología y Estudios Ambientales ([IDEAM], 2022), altitud de 26 m s. n. m. y presenta una zona de vida de bosque húmedo tropical (bh-T). Las muestras fueron obtenidas a 50 cm de la planta de banano, a una profundidad de 0-30 cm. El suelo se secó a temperatura ambiente, se molió y se tamizó a 2 mm, tal como lo establece la normatividad NTC - ISO 11464 (Instituto Colombiano de Normas Técnicas [ICONTEC], 1995).

El pH del suelo se midió usando dos proporciones de disolución (suelo: solución) de 1:1, 1:2 en cada una de las matrices de extracción (agua destilada y KCl [1M]). Para las mediciones se usó un potenciómetro de suelos profesional Groline HI98168 y un agitador orbital, Shaker Thermo Scientific SHKE2000, con el cual se mezclaron las muestras a 185 rpm durante un minuto; para ello se estableció un tiempo de reposo de 30 minutos y luego se agitó nuevamente durante 1 minuto.

El análisis estadístico se realizó mediante el software R 4.1.2 (R Core Team, 2023). Se estableció un análisis descriptivo y se evaluó el coeficiente de variación (CV) que presentaron las metodologías con el fin de determinar su reproducibilidad; igualmente se determinaron las distribuciones de los parámetros (pH KCl y pH H2O). Mediante un análisis post hoc de Tukey se identificaron las diferencias estadísticas y se determinó la correlación de Pearson entre las metodologías implementadas. Finalmente, se propusieron los modelos de regresión teniendo en cuenta el coeficiente de determinación (R2) y el error cuadrático medio (RMSE) para determinar el modelo que presentó un mejor ajuste.

El análisis descriptivo se ilustra en la Tabla 1, donde se observa que para los tratamientos de agua destilada los valores oscilan entre extremadamente ácidos hasta neutros, mientras que para el caso de los tratamientos con KCl los valores de pH están entre extremadamente ácidos y ligeramente ácidos, según la clasificación planteada por Centro de Investigaciones del Banano (Cenibanano, 2022) y Osorio (2018). El coeficiente de variación para las mediciones de pH KCl 1:1 se clasifica como bajo (15 % - 30 %), mientras que para las demás disoluciones, así como las realizadas en agua, se clasifican como muy bajo (0 % -15 %), con base en la clasificación del coeficiente de variación para variables de suelo presentado por Larreal et al. (2009). Esto nos indica que existe una buena reproducibilidad de las medidas y, por consiguiente, que los métodos presentan altos niveles de confianza, resultados similares a los encontrados por Nel et al. (2022).

Tabla 1
Análisis descriptivo para las mediciones de pH con diferentes matrices y relaciones

En la Figura 1 se observan diferencias significativas para las metodologías usadas y se da en ambos radios de disolución (p < 0.05). Estos resultados coinciden con lo encontrado por Khadka et al. (2021), Nel et al. (2022) y Neves et al. (2021), quienes encontraron en suelos de Nepal, Western Cape y Minas Gerais que las matrices de extracción presentan valores de pH estadísticamente diferentes, dentro de los cuales las mediciones con agua fueron las que presentaron valores mayores en comparación con las soluciones electrolíticas (KCl y CaCl2). Esto permite relacionar los diferentes conceptos de la acidez del suelo, en los que el pH con agua hace referencia a la acidez de la solución del suelo (acidez activa) (Kicińska et al., 2022), mientras que los pH evaluados con KCl tienen en cuenta adicionalmente la reserva de acidez existente en la matriz del suelo, por lo que se denomina como acidez potencial (Kahar et al., 2019; Kassa et al., 2020; Khadka et al., 2021; Kicińska et al., 2022; Sadovski, 2019); por esta razón dichos valores suelen ser menores comparados con las mediciones realizadas en agua.

Figura 1.
Boxplots de la distribución de los valores de pH en las matrices. A. Radio de disolución 1:1; B. Radio de disolución 1:2. Letras diferentes denotan diferencias estadísticas, Tukey (p < 0.05).

Por otro lado, no se encontraron diferencias significativas entre los radios de disolución en ninguna de las matrices de solución (p > 0.05). Resultados similares se encontraron en las investigaciones de Nel et al. (2022) y Rambwawasvika et al. (2021), en las que evaluaron relaciones entre 1:1 y 1:5 en suelos con diferentes características de Western Cape y suelos cultivados en caña de azúcar de Zimbabwe. Kabała et al. (2016) mencionan que las diferencias en los radios de solución no son representativas, en especial si se comparan con la variabilidad espacial que presenta el pH en el suelo.

Existe evidencia altamente significativa (p < 0.001) para sugerir la relación entre las diferentes metodologías de evaluación de pH (Tabla 2). Estas correlaciones se clasifican como fuertes o muy fuertes (Schober et al., 2018) y se observa que cuando el pH en H2O aumenta, se incrementan también los valores de pH en KCl, resultados que concuerdan con lo encontrado por Khadka et al. (2021) en su estudio en Nepal, en el que se hallaron correlaciones fuertes entre las metodologías. Adicionalmente Álvarez et al. (2019) mencionan que los valores de pH medidos con estas metodologías presentan una alta correlación. De esta forma se puede realizar un modelo para estimar conversiones entre metodologías de pH para la zona de Urabá.

Tabla 2
Correlación entre las metodologías de pH evaluadas

*** p < 0.001

Los modelos de conversión cobran importancia en el país y la zona, debido a que aproximadamente el 85 % de los suelos de Colombia presentan condiciones ácidas (Osorio, 2018) y bajo el régimen de humedad údico que presenta la zona de Urabá y el efecto antrópico, se genera una tendencia a la acidificación. Por esta razón es importante conocer la acidez potencial que presentan los suelos, la cual tiene en cuenta la acidez activa más la acidez no intercambiable ligada a los coloides. Conocer este valor permite tener una mejor interpretación y realizar mejores recomendaciones para el manejo de la reacción del suelo, sumado a que la normatividad internacional ISO 10390 implementa las mediciones con soluciones electrolíticas para mejorar la estabilidad de los resultados, por lo que en países como Nepal, Brasil y Sudáfrica se han venido implementando los modelos de conversión de pH entre matrices, lo cual disminuye los costos y tiempos de operación en los laboratorios de suelos.

De igual manera, se realizaron diferentes modelos de regresión para estimar el valor de pH medido en KCl desde los datos de pH de H2O para ambos radios de solución evaluados. En la Tabla 3 se presentan las ecuaciones generadas (p < 2.2e-16): los valores de R2 obtenidos fueron entre 77.73 % y 79.09 %, mientras que los valores del RMSE oscilaron entre 0.33 y 0.34 para los modelos con un radio de disolución de 1:1. Para el caso de los modelos 1:2 se presentaron valores del R2 entre 82.35 % y 83.91 % con valores de RMSE entre 0.27 y 0.28.

Tabla 3
Modelos para la predicción de valores de pH

Así mismo, se evidenció que el mejor ajuste se presentó mediante una regresión polinómica de tercer grado (cúbico) para las mediciones en radio 1:2 con un valor de R2 =83.91 % y RMSE= 0.27, lo que indica una menor dispersión de los datos (Figura 2). Estos resultados son similares a los obtenidos por Khadka et al. (2021), que determinaron que un modelo cuadrático o cúbico para la estimación del pH en KCl presenta un buen ajuste. Adicionalmente, Wang et al. (2019) para la zona de Guangxi en China, mediante una regresión cuadrática, obtuvieron un R2=83.6 %. Se observa que la precisión del modelo aumenta con el incremento del radio de disolución, tal como lo mencionan Kome et al. (2018).

Figura 2
Regresión polinómica de tercer grado para la conversión de valores de pH.