Finalidad

El objetivo de la función chs() es calcular la conductividad hidráulica saturada de un suelo, siguiendo la metodología establecida en Handbook of Plant and Soil Analysis for Agricultural Systems (página 227).

Por su parte, la función chs.groups() no es más que una función que ha sido diseñada para agrupar en uno o más factores (variables categóricas) los resultados de conductividad hidráulica saturada obtenidos al aplicar la función chs(). De hecho, para poder utilizar esta última función, es indispensable haber definido previamente la función chs() en el entorno de trabajo.

Argumentos de las funciones

La función chs() admite los siguientes argumentos:

• df: dataframe que contiene, entre otra información, los datos de volumen de agua usado en los ensayos y el tiempo necesario para su total infiltración en el suelo.
• vol: nombre de la columna del dataframe que contiene la información sobre el volumen de agua utilizado (en litros) en los ensayos. El nombre debe indicarse por medio de un vector de longitud 1 y de tipo caracter.
• time: nombre de la columna del dataframe que contiene la información sobre el tiempo (en segundos) que tardó el agua en infiltrarse en los ensayos. El nombre debe indicarse por medio de un vector de longitud 1 y de tipo caracter.
• radio: vector numérico de longitud 1 indicando el radio (en metros) del anillo utilizado para hacer los ensayos de conductividad hidráulica saturada.
• vol.converse: por defecto este argumento es TRUE. Indica que el volumen de la columna especificada en el argumento vol está expresado en mililitros y por tanto, debe transformarse a litros.
• time.converse: por defecto este argumento es TRUE. Indica que el tiempo de la columna especificada en el argumento time está expresado en minutos y por tanto, debe transformarse a segundos.

La función chs.groups() admite los mismos argumentos que chs() y dos nuevos:

• group.by: vector de tipo caracter que recoge los nombres de las columnas del dataframe del argumento df que se quieren utilizar para agrupar los valores de conductividad hidráulica saturada.
• unit: vector de tipo caracter y longitud 1 que indica las unidades en las que se debe expresar el valor de conductividad hidráulica saturada. Las opciones son: "mms-1" y "cmh-1"). Por defecto la conductividad hidráulica saturada se expresa en mm s-1.

Ejemplos

Los datos con los que trabajaremos en los siguientes ejemplos (prueba_chs.csv y prueba_chsgroups.csv) han sido cedidos por el Grupo de Erosión y Conservación De Suelos y Agua del CEBAS-CSIC.

Función chs()

Para ver cómo trabaja la función chsgroups() copia y ejecuta el siguiente código:

# Cargamos los datos
link <- "https://raw.githubusercontent.com/EfraCL/Conductividad_hidraulica/main/prueba_chs.csv"
x <- read.csv(link, header = T, sep = ";", dec = ",")
rm(link)

# Definimos la función chs()
chs <- function(df, vol, time, radio, vol.converse = T, time.converse = T ){
  
  if(vol.converse == T){
    df[vol] <- df[vol]*.001
  } 
  
  if (time.converse == T) {
    df[time] <- df[time]*60
  }

  CompleteObs <- !(is.na(df[[vol]]) | is.na(df[[time]])) # Para posteriormente eliminar aquellas observaciones de tiempo y volumen INCOMPLETAS,
  # evitando prblemas con la función cumsum(); ¿En qué fila la variable tiempo o la de volumen tiene NA's?
  df <- df[CompleteObs, ]
  rm(CompleteObs)
  
  df$cs_I <- cumsum(df[[vol]] / (pi * radio^2)) # Calculo de infiltracion acumulada
  df[vol] <- NULL
  
  df$cs_t <- cumsum(df[[time]]) # Calculo de tiempo acumulado
  df[time] <- NULL
  
  modelo <- lm(cs_I ~ cs_t, data = df)
  IR <- modelo$coefficients[[2]]
  rm(modelo, df)
  
  alfa <- .0262 + .0035 * log(IR)
  ks <- IR / (.467 * (1 + 2.92 / (radio * alfa)))
  rm(alfa, IR)
  
  ks
}

# Prueba de chs()
chs(df = x, vol = "Vol", time = "t", radio = .05)

Puedes descargar el dataset y el script con las funciones directamente a tu PC.

Función chsgroups()

Para ver cómo trabaja la función chsgroups() copia y ejecuta el siguiente código:

# Cargamos los datos
link <- "https://raw.githubusercontent.com/EfraCL/Conductividad_hidraulica/main/prueba_chsgroups.csv"
x <- read.csv(link, header = T, sep = ";", dec = ",")
rm(link)

# Definimos la función chs.groups(). IMPORTANTE: no olvides de definir también la función chs()
chs.groups <- function(df, group.by ,vol, time, radio, vol.converse = T, time.converse = T, unit = "mms-1"){
  
  if(exists("chs")){
    df <- df[, names(df) %in% c(group.by, vol, time)] # Eliminamos del dataframe las columnas que no interesan
    
    temp <- df[[group.by[1]]]
    for (i in 2:length(group.by)){
      temp <- paste(temp, df[[i]]) # Creamos un vector que aglutine todas las variables de agrupación
    }
    
    df$grouping <- temp # Incluimos el vector anterior en la columna del dataframe
    rm(temp)
    
    for (i in group.by){
      x[[i]] <- NULL # Eliminamos las columnas que no nos interesan
    }
    rm(group.by)
    
    list_temp <- split(df, df["grouping"]) # Dividimos el dataframe en base a la nueva columna creada
    temp <- c()
    df_def <- data.frame(Factor = names(list_temp), Ks_mm_s = NA) # Creamos un nuevo dataframe donde almacenaremos la Ks
    for (i in names(list_temp)){
      temp <- list_temp[[i]]
      Ks <- chs(df = temp, vol = "Vol", time = "t", radio = .05)
      if(unit == "mms-1") {
        df_def[df_def$Factor == i, 2] <- Ks
      } else if (unit == "cmh-1"){
        df_def[df_def$Factor == i, 2] <- Ks * 360
      }
    }
    df_def
  } else {
    print("Error: Debes definir primero la función chs()")
  }
}

# Prueba de chsgroups()
grupos <- c("Año", "Zona", "Bloque", "Tratamiento", "Repeticion")
chs.groups(df = x, group.by = grupos, vol = "Vol", time = "t", radio = .05, unit = "cmh-1")

También puedes descargar el dataset y el script con las funciones directamente a tu PC.

¡Espero que os sea de utilidad! :P