La geoestadística permite entender las variaciones de fenómenos geomorfológicos en el dominio del espacio y predecir el patrón de variación espacial dentro del área de interés en ensayos de campo, tanto forestales como agronómicos. Un diseño experimental apropiado permite controlar la posible heterogeneidad del suelo; sin embargo, es conocido sobre la existencia de una posible correlación espacial capaz de limitar la inferencia estadística tradicional de probar efectos de tratamientos. Para diseñar un ensayo siguiendo el patrón de variabilidad espacial de atributos físico-químicos de suelos bajo una plantación de Vochysia guatemalensis J.D. Smith, se realizó un análisis geoestadístico. Se utilizó un muestreo sistemático sobre un eje de coordenadas cartesianas (X, Y). 60 muestras de suelo fueron tomadas a una profundidad de 20 cm sobre una plantación de 115 m x 150 m. Varios atributos químicos y físicos fueron determinados en el laboratorio de suelos y agua de la Universidad EARTH. Las variables químicas de P, K, Ca, Mg, Fe, Cu, Zn y Mn fueron extraídas con la solución Mehlich III; el pH se midió en agua; la acidez extractable se extrajo con KCl 1N y para la textura se siguió el método de Bouyoucos. Se realizó un análisis estadístico exploratorio de los atributos de suelo. Se redujo el número de atributos a tres nuevas variables que describen a) los micronutrientes y basicidad del suelo, b) disponibilidad de P y c) el contenido de arcilla. Semivariogramas experimentales y teóricos fueron ajustados a cada una de las tres variables descritas anteriormente (nugget= 0,0,12.9; meseta= 6.7, 2.6, 45 y amplitud= 55.2 m, 40.1 m y 58.7 m, respectivamente). Mapas Kriging fueron estimados a partir de los modelos espaciales. Se determinó la distribución espacial de los atributos que componen cada una de las dimensiones analizadas. De acuerdo al patrón y gradiente de variación espacial identificado, se propuso la ubicación de bloques y unidades experimentales siguiendo un diseño en bloques completos. Los espaciamientos óptimos de muestreo en la plantación para reducir la varianza en los análisis deben ser de 10 m entre muestras y en bloques de muestreo que tengan 25 m de longitud como máximo.

Geostatistics allows understanding variations of geomorphological phenomena in the domain of space and predicts the pattern of spatial variation within the area of interest in field trials, both forestry and agronomy. An appropriate experimental design allows to control the possible heterogeneity of soil; however, the existence of a possible spatial correlation able to limit the traditional statistical inference to test effects of treatments is known. To design a test following the pattern of spatial variability of physical and chemical soil attributes, a geostatistical analysis was performed at a plantation of Vochysia guatemalensis J.D. Smith. Systematic sampling on an axis of Cartesian coordinates (X, Y) was used. 60 soil samples were taken at a depth of 20 cm on a plantation of 115 m x 150 m. Several chemical and physical attributes were determined in the soil and water laboratory at EARTH University. The chemical variables of P, K, Ca, Mg, Fe, Cu, Zn and Mn were extracted with the Mehlich III solution; the pH was measured in water; Extractable acidity extracted with 1N KCl and texture was determined following the Bouyoucos method. An exploratory statistical analysis of soil attributes was performed. The number of attributes were reduced to three new variables describing a) micronutrients and soil basicity, b) availability of P and c) the clay content. Experimental and theoretical semivariograms were fitted to each of the three variables described above (nugget = 0,0,12.9; sill = 6.7, 2.6, 45 and range = 55.2 m, 40.1 m and 58.7 m, respectively). Kriging maps were estimated from spatial models. The spatial distribution of the attributes that make each of the dimensions analyzed was determined. According to the pattern and spatial variation gradient identified, the location of blocks and experimental units according to a complete block design was proposed. Optimal sampling spacing of the plantation to reduce the variance in the analysis must be 10 m between samples and sampling blocks that are the most 25 m long.