MODELACIÓN PREDICTIVA DE LA RELACIÓN MACROFAUNA-CARBONO ORGÁNICO EN SISTEMAS AGROFORESTALES DE CACAO DEL PACÍFICO NARIÑENSE
Código:
3848
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Estado:
Entregó Correcciones
Investigador Principal
Jesus Geovany Solarte
Facultad
Ciencias Agrícolas
Departamento
Recursos Naturales y Sistemas Agroforestales
Resumen del Proyecto
La presente investigación se llevará a cabo en el municipio de Tumaco, ubicado en el Pacífico Biogeográfico Nariñense, Colombia, el cual tiene como propósito evaluar la relación entre la macrofauna edáfica y el carbono orgánico del suelo en sistemas agroforestales de cacao, incorporando herramientas de inteligencia artificial para identificar patrones predictivos asociados a la salud biológica del suelo y la sostenibilidad agroforestal. El diseño en campo se realizará por puntos de muestreo, recolectando un total de 12 muestras compuestas por cada sistema agroforestal, distribuidas en dos profundidades: 0-10 cm y 10-20 cm, correspondientes a las capas más activas del suelo desde el punto de vista biológico. Para la evaluación de la macrofauna edáfica se utilizará la metodología TSBF (Tropical Soil Biology and Fertility), mediante la extracción de monolitos de suelo en los puntos georreferenciados. La macrofauna será recolectada en las dos profundidades y los organismos serán separados manualmente, conservados, identificados taxonómicamente y clasificados funcionalmente en los laboratotrios de la Universidad de Nariño, donde se clasificarán en grupos como ingenieros del suelo, descomponedores, depredadores, fitófagos u omnívoros. A partir de esta información se determinarán variables como composición, abundancia, riqueza, biomasa y diversidad funcional.
Posteriormente, en los mismos puntos y profundidades de muestreo, se tomarán muestras de suelo para determinar el carbono orgánico del suelo, y se estimará el almacenamiento de carbono orgánico del suelo, considerando los parámetros técnicos requeridos para su cálculo, como la profundidad de muestreo y la densidad aparente. Para establecer las relaciones entre los grupos taxonómicos y funcionales de la macrofauna edáfica con el contenido y almacenamiento de carbono orgánico; así como, la comparación de los sistemas agroforestales de cacao según su diversidad funcional de macrofauna edáfica y su capacidad de almacenamiento de carbono orgánico del suelo, se aplicarán análisis estadísticos como análisis de varianza o pruebas no paramétricas, según el comportamiento de los datos. También, se realizarán análisis de correlaciones para establecer asociaciones entre la macrofauna edáfica y el carbono orgánico del suelo. Adicionalmente, se hará análisis multivariado, con el fin de comparar la composición funcional de la macrofauna entre sistemas agroforestales de cacao.
Como componente innovador, se incorporará inteligencia artificial para modelar la capacidad predictiva de la macrofauna edáfica, la cobertura vegetal, la acumulación de hojarasca y las características del sistema agroforestal sobre el carbono orgánico del suelo. Para ello, se construirá una base de datos integrada con variables biológicas, variables de cobertura y características del sistema. Para ello, se utilizarán modelos predictivos como Random Forest, XGBoost, máquinas de soporte vectorial o redes neuronales, y se evaluará su desempeño mediante métricas como R², RMSE, MAE y validación cruzada. Este análisis permitirá identificar las variables con mayor importancia predictiva sobre el carbono orgánico del suelo.
Convocatoria
Docente 2026