Metodologías para el análisis espacial de retención y disipación de herbicidas en suelos

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Los procesos de retención y disipación que gobiernan la dinámica de herbicidas en suelo han sido estudiados en contextos experimentales puntuales que dificultan la inferencia a escalas mayores. El objetivo de esta tesis es generar modelos de predicción espacial para mapear variabilidad y covariabili...

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Detalles Bibliográficos
Autor principal: Giannini Kurina, Franca
Otros Autores: Hang, Susana Beatriz (co-dir.), Piñeiro, Gervasio (cons.)
Formato: Tesis Libro
Lenguaje:Español
Publicado: 2020
Materias:
HERBICIDAS
CONTAMINACION QUIMICA
TECNICAS DE PREDICCION
DISTRIBUCION ESPACIAL
SOJA
GLIFOSATO
PERSISTENCIA DE LOS PLAGUICIDAS
POLUCION DEL SUELO
Acceso en línea:http://ri.agro.uba.ar/files/download/tesis/doctorado/2020gianninikurinafranca.pdf
Aporte de:Registro referencial: Solicitar el recurso aquí
Biblioteca Central (FAUBA) de Universidad de Buenos Aires
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520 |a Los procesos de retención y disipación que gobiernan la dinámica de herbicidas en suelo han sido estudiados en contextos experimentales puntuales que dificultan la inferencia a escalas mayores. El objetivo de esta tesis es generar modelos de predicción espacial para mapear variabilidad y covariabilidad espacial, a escala regional, de índices que parametrizan la dinámica de herbicidas en suelos. Se desarrolló un protocolo para zonificación regional, acoplando interpolación geoestadística de características de sitio y Análisis de Componentes Principales Espacial, identificando cuatro zonas edafoclimáticas en la provincia de Córdoba para la nterpretación ambiental de los procesos de retención y disipaciones. Usando muestras de suelos distribuidas sistemáticamente en el territorio provincial, se determinaron en laboratorio coeficientes de adsorción (Kd) de atrazina y de glifosato. Se construyeron curvas de disipación exponencial sitio-específica ( modelos no lineales mixtos) desde las que se derivó la vida media (t1/2) de atrazina en cada suelo. Se diseñó una metodología de 3 pasos para mapeo digital de Kd y t1/2: 1) Selección de variables de sitio con capacidad predictiva mediante aprendizaje automático y minimización de errores de predicción, 2) ajuste de un modelo de regresión bayesiano mediante aproximación integrada por Laplace (R-INLA) incluyendo efecto sitio aleatorio valuado mediante ecuaciones diferenciales estocásticas, y 3) mapeo de Kd y t1/2 a escala regional. Para atrazina, la variabilidad del Kd se explicó como función de balance hídrico, carbono orgánico total y arcilla, mientras que la retención de glifosato se explicó con óxidos de aluminio, pH y arcilla. La t1/2 atrazina fue menor en suelos con historial de cultivos de gramíneas. Se obtuvieron mapas, con medidas de incertidumbre, del comportamiento regional de Kd y t1/2 que fueron usados para aproximar la peligrosidad ambiental en función de la correlación espacial entre retención y persistencia. Los protocolos metodológicos propuestos para el análisis estadístico podrías ser aplicados para mapear otras moléculas con potencial contaminante. 
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