[en] As a result of the complex interaction between different factors and formation processes, soil properties can show significant spatial variability, even over small distances. In addition, in cultivated soils, this spatial variability is strongly influenced by the type of tillage and management, which will be different if the crop is annual or perennial. The objective of this doctoral thesis is to analyze the spatial variability of various soil properties in a vineyard of the D.O. Ribeiro. These include general properties such as percentages of sand, silt, and clay, pH, organic matter, and attributes of the exchange complex; macronutrients (P, K, Ca, Mg;), micronutrients (Fe, Mn, Cu, Zn) and heavy metals (Cd, Cr, Ni, Pb) extracted with nitric acid (US-EPA method), cation exchange resin, DTPA, and Mehlich-3. Its spatial variability was analyzed both along a transect of small dimensions, and in a microplot of the vineyard. All these variables have been studied using statistical and multifractal analyses. In addition, the elements extracted with the Mehlich 3 solution have been studied through a geostatistical analysis. The test area is located in an experimental plot attached to the Galician Viticulture and Oenology Station (EVEGA), which is located in the municipality of Leiro within the Ribeiro Designation of Origin (Galicia, NW Spain). In the transect, 65 samples were taken, at intervals of 0.8 m, for a total length of 52 m. In the microplot, 80 samples were taken, located along five small transects in different positions within the crop distribution: one in the row of the crop, two in the tracks of the tractor used for tillage and two between the tracks of the tractor. Soil texture ranged from loamy to sandy loam. The average pH in the transect and the microplot was 5.30 and 4.95; the average organic matter content was 2.31% and 1.81%; and the average cationic exchange capacity was estimated at 7.56 and 6.65 cmol(+) Kg-1 of soil, respectively. The coefficients of variation of the sand, silt, and clay fractions, pH, organic matter, and cation exchange capacity were less than 9% in the transect and 15% in the microplot. The total Cu content extracted according to the US-EPA method amounted to 100.65 and 93.57 mg Kg-1 in the transect and the microplot, respectively. These values are higher than the background values that can be expected in natural soils of the studied area, of granitic lithology. The concentrations of trace elements extracted according to the US-EPA method were ordered according to the following decreasing sequence: Fe > Mn > Cu > Zn > Pb > Cr > Ni > Cd. Both in the transect and in the microplot, the concentrations of elements extracted with the Mehlich-3 solution were higher than those determined with cation exchange resin and DTPA, and presented different sequences in decreasing order. In the microplot, greater global differences were observed between one side and the other of the row of vines than between the row, entrerrodada and rodada zones. The partition function, q, of all the general properties and elements studied in the transect and the microplot presented a linear relationship with the scale , on a log-log scale, indicating that the variability space in the two sampling schemes presents a fractal nature. The generalized dimension spectra, Dq versus q, and the singularity spectra, f () versus , showed that the spatial variability of all soil properties and elements could be fitted to multifractal or pseudomonofractal models. Scale heterogeneity varied depending on the calculation method used ("box counting" in the transect and "gliding box" in the microplot), the element studied, and the extraction method. In the transect, the highest scale heterogeneity was obtained for Ni and Cd extracted with DTPA. In the microplot, the greatest heterogeneity corresponded to Ca extracted with DTPA and Zn extracted with Mehlich 3. The twelve elements extracted by means of the Mehlich-3 solution that were analyzed using geostatistics presented spatial dependence that was correctly described by means of spherical models, except in the case of Mn, whose best fit was that of an exponential model. The kriging maps showed important differences regarding the spatial distribution of these elements in the areas of the microplot that were sampled and between the different elements studied.

[es] Como resultado de la compleja interacción entre diferentes factores y procesos de formación, las propiedades del suelo pueden presentar una importante variabilidad espacial, incluso a pequeñas distancias. Además, en suelos de cultivo esta variabilidad espacial está fuertemente influenciada por el tipo de laboreo y manejo, los cuales serán diferentes si el cultivo es anual o perenne. El objetivo de esta tesis doctoral es analizar la variabilidad espacial de diversas propiedades del suelo en un viñedo de la D.O. Ribeiro. Estas incluyen propiedades generales como porcentajes de arena, limo, y arcilla, pH, materia orgánica, y atributos del complejo de cambio; macronutrientes (P, K, Ca, Mg;), micronutrientes (Fe, Mn, Cu, Zn) y metales pesados (Cd, Cr, Ni, Pb) extraídos con ácido nítrico (método US-EPA), resina de intercambio catiónico, DTPA, y Mehlich-3. Su variabilidad espacial se analizó tanto a lo largo de un transecto de pequeñas dimensiones, como en una microparcela del viñedo. Todas estas variables se han estudiado empleados análisis estadísticos y multifractal. Además, los elementos extraídos con la solución Mehlich 3 se han estudiado mediante un análisis geoestadístico. La zona de ensayo está localizada en una parcela experimental anexa a la Estación de Viticultura y Enología de Galicia (EVEGA), que se ubica en el municipio de Leiro dentro de la denominación de Origen Ribeiro (Galicia, NO España). En el transecto se tomaron 65 muestras, a intervalos de 0,8 m, para una longitud total de 52 m. En la microparcela se tomaron 80 muestras, localizadas a lo largo de cinco pequeños transectos en posiciones diferentes dentro de la distribución del cultivo: uno en la hilera del cultivo, dos en las rodadas del tractor empleado para el laboreo y dos entre las rodadas del tractor. La textura del suelo osciló entre franca y franco-arenosa. El pH medio en el transecto y la microparcela fue de 5,30 y 4,95; el contenido medio en materia orgánica fue de 2,31% y 1,81%; y la capacidad de intercambio catiónica media se cifró en 7,56 y 6,65 cmol(+) Kg-1 de suelo, respectivamente. Los coeficientes de variación de las fracciones arena, limo y arcilla, el pH, la materia orgánica y la capacidad de intercambio catiónico fueron inferiores al 9% en el transecto y al 15% en la microparcela. El contenido de Cu total extraído de acuerdo con el método US-EPA ascendió a 100,65 y 93,57 mg Kg-1 en el transecto y la microparcela, respectivamente. Estos valores son superiores a los valores de fondo que cabe esperar en suelos naturales de la zona estudiada, de litología granítica. Las concentraciones de elementos traza extraídos según el método US-EPA se ordenaron según la siguiente secuencia decreciente: Fe > Mn > Cu > Zn > Pb > Cr > Ni > Cd. Tanto en el transecto como en la microparcela, las concentraciones de elementos extraídos con la solución Mehlich-3 fueron mayores que los determinados con resina de intercambio catiónico y DTPA, y presentaron diferentes secuencias en orden decreciente. En la microparcela se observaron mayores diferencias globales entre un lado y otro de la hilera de vides que entre las zonas de hilera, entrerrodada y rodada. La función de partición, q, de todas las propiedades generales y elementos estudiados en el transecto y la microparcela presentó una relación lineal con la escala ,en una escala log-log, indicando que la variabilidad espacial en los dos esquemas de muestreo presenta naturaleza fractal. Los espectros de dimensión generalizada, Dq versus q, y los espectros de singularidad, f () versus  pusieron de manifiesto que la variabilidad especial de todas las propiedades y elementos del suelo se podían ajustar a modelos multifractales o pseudomonofractales. La heterogeneidad de escala varió en función del método de cálculo empleado ("box counting" en transecto y "gliding box" en la microparcela), del elemento estudiado, y del método de extracción. En el transecto, la mayor heterogeneidad de escala se obtuvo para Ni y Cd extraídos con DTPA. En la microparcela, la mayor heterogeneidad correspondió al Ca extraído con DTPA y al Zn extraído con Mehlich 3. Los doce elementos extraídos mediante la solución Mehlich-3 que se analizaron usando geoestadística presentaron dependencia espacial que fue correctamente descrita mediante modelos esféricos, excepto en el caso del Mn, cuyo ajuste más adecuado fue el de un modelo exponencial. Los mapas de Krigeado mostraron importantes diferencias en cuanto a la distribución espacial de estos elementos en las zonas de la microparcela que fueron muestreadas y entre los distintos elementos estudiados.