摘要:En el presente trabajo se estudió la relación entre las principales características del suelo que
influyen en la retención de humedad (densidad aparente y porcentajes de arena, limo, arcilla, materia orgánica
y carbonato cálcico) y la humedad gravimétrica a capacidad de campo (CC), punto de marchitez permanente
(PMP) y capacidad de retención de agua disponible (CRAD) o agua útil de los horizontes superficiales de 101
suelos vitícolas de Castilla-La Mancha (España). Los suelos se describieron morfológicamente y se realizaron
los análisis pertinentes de establecimiento de las principales propiedades de los mismos. La CC y PMP se
determinaron con el método de placas Richards (aplicando -33 KPa y -1500 KPa, respectivamente) y la CRAD
fue deducida por diferencia (CC-PMP). Del Análisis de Componentes Principales se deduce que dos
componentes explican el 61,76% de la variabilidad de los datos (porcentaje de contenido en arena y densidad
aparente). Las propiedades que mostraron una mayor relación lineal, estadísticamente significativa, con CC,
PMP y CRAD fueron el porcentaje de arena (R= -0,68, -0,68 y -0,47) y de limo (0,5, 0,49 y 0,37)
respectivamente. Se utilizó el programa Surfer para la elaboración de mapas de distribución espacial de
propiedades del suelo.
其他摘要:In the work described here, the relationship between soil characteristics that influence moisture retention properties (bulk density and percentages of sand, silt, clay, organic matter and calcium carbonate) and gravimetric moisture at Field Capacity (FC), gravimetric moisture at the Permanent Wilting Point (PWP) and Available Water Capacity (AWC) was studied for 101 surface horizons of vineyard soils in the Castilla-La Mancha region (Spain). The soils were described morphologically and the necessary analyzes were carried out to establish the main characteristics of the soils. FC and PWP were determined according to Richards' method (applying –33 kPa and –1500 kPa, respectively). Available Water Capacity was calculated by subtraction (AWC = FC – PWP). From the Principal Component Analysis two components were found that can explain 61.76% of the variability of the original data (sand content and bulk density). The properties that showed a higher significant linear relationship with FC, PWP and AWC were sand content (R= -0.68, -0.68 y -0.47) and silt content (R= 0.5, 0.49 y 0.37) respectively. A GIS tool (Surfer) was used to prepare spatial distribution maps of soil properties.