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espanolLa estimacion de valores edaficos mediante el empleo de tecnicas de modelizacion espacial, basada en procesos y variables ambientales, puede ser una solucion valida para solventar la escasez de datos relativos a la informacion de las propiedades del suelo en estudios aplicados a grandes areas de trabajo. Para este trabajo se han empleado valores del potencial de succion a niveles de Capacidad de Campo (pF 2,5) y Punto de Marchitez (pF 4,2) obtenidos a partir de datos de 307 perfiles (Proyecto LUCDEME) distribuidos en la Region de Murcia (mas de 10000 km2), con el fin de proporcionar una estimacion del contenido de humedad del suelo a los niveles de pF mencionados mediante 21 variables ambientales utilizadas como predictores. Los resultados aportados muestran claras diferencias en las variables que componen cada uno de los modelos, lo que sugiere que los procesos que determinan los valores de pF 2,5 y pF 4,2 en el suelo pueden ser distintos. Entre las variables mas influyentes destacan las asociadas al relieve (i.e. modelo digital de elevaciones, curvaturas), la acumulacion de flujo vinculada a las redes de drenaje, y los valores obtenidos mediante tecnicas de teledeteccion, como el NDVI. EnglishEstimating soil values by using spatial modeling techniques based on processes and environmental variables can resolve the scarcity of data concerning from soil properties in studies applied to large areas. In this paper we have used values of soil water potential, on levels for Field Capacity (pF 2.5) and Wilting Point (pF 4.2), obtained from 307 profiles (LUCDEME Project) distributed in the region de Murcia (over 10000 km2), for the purpose of provide an estimate of the moisture content of soil pF mentioned levels by 21 environmental variables used as predictors. The supplied results show distinct differences in the variables that compose each of the models, which suggest that the processes that determine the values of pF 2.5and pF 4.2 in soil can be different. Among the most influential variables include those associated with topography (digital elevation model, curvatures), flow accumulation linked to drainage networks, and values obtained by remote sensing techniques, such as NDVI.

Estimación de la humedad del suelo a niveles de capacidad de campo y punto de marchitez mediante modelos predictivos a escala regional