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http://repositorio.utmachala.edu.ec/handle/48000/20152| Título : | Propiedades físico-químicas y variabilidad espacial de un suelo afectado por el vertido minero, finca "Pagua", parroquia Río Bonito. |
| Autor : | Mora Encalada, Cristhel Paulette |
| Director(es): | Chabla Carrillo, Julio Enrique |
| Palabras clave : | MINERIA;METALES PESADOS;GEOESTADISTICA;SEMIVARIOGRAMAS |
| Fecha de publicación : | 2022 |
| Editorial : | Machala : Universidad Técnica de Machala |
| Citación : | Mora Encalada , C.P. (2022) Propiedades físico-químicas y variabilidad espacial de un suelo afectado por el vertido minero, finca "Pagua", parroquia Río Bonito. (trabajo de titulación). UTMACH, Facultad De Ciencias Agropecuarias, Machala, Ecuador. |
| Descripción : | Los problemas que presentan la agricultura son la pérdida de fertilidad de los suelos, ocasionados por las malas prácticas agrícolas, además de las fuentes antropogénicas, aquellos químicos subproductos de las actividades industriales. Dada la necesidad de conocer el comportamiento de variación de algunas propiedades físicas y variabilidad espacial del suelo de la finca Pagua afectada por el vertido minero del Río 7, la presente investigación se llevó a cabo, en el cantón El Guabo, parroquia Río Bonito, finca “Pagua”. Para el diseño, se realizó un estudio observacional descriptivo, donde se establecieron 18 puntos de muestreo, cada uno con dos profundidades (0 – 15 cm, 15 -30 cm), procesando un total 36 muestras en 20.1 ha. Las propiedades físicas y químicas fueron determinadas en el laboratorio de la Universidad Técnica de Machala y para el contenido de metales pesados las muestras fueron enviadas al laboratorio TerraProductos S.A. ubicado en Cayambe, provincia de Pichincha. El análisis de datos se realizó en diversos enfoques, univariado (estadística descriptiva) haciendo uso del software IBM SPSS Estadistic 25 y Microsoft Excel 2019, se emplearon gráficos exploratorios como diagramas caja y bigote permitiendo apreciar de manera visual el comportamiento de cada variable. En el análisis geoestadístico se usó el software ArcMap 10.3 para la determinación de semivariogramas, para la selección de un modelo (esférico, gaussiano y exponencial), el coeficiente de Nash y el coeficiente de determinación (R2) fue cercano o igual a 1, y obtener los valores más bajo del error medio cuadrático (RMSE), siendo los más precisos y eficientes el modelo esférico y exponencial. Los parámetros obtenidos del semivariograma se utilizaron para la interpolación por el método de kriging con la finalidad de diseñar mapas de variabilidad espacial sobre el contenido de metales pesados. Los resultados evidenciaron una dependencia espacial moderada para Cd, As y Hg, una dependencia espacial fuerte para Ni y Pb, por otro lado, no se presentó en ningún metal pesado con una dependencia espacial débil para los primeros 15 cm del suelo. Los niveles de As y Pb encontrados varían entre 0,013 a 0,022 mg.kg-1 y 0,40 a 0,49 mg.kg-1 respectivamente, indicando que el contenido de estos metales es más alto al rango óptimo para no considerarlos contaminantes. |
| Resumen : | The problems in agriculture are the loss of soil fertility caused by poor agricultural practices, in addition to anthropogenic sources, those chemical by-products of industrial activities. Given the need to know the variation behavior of some physical properties and spatial variability of the soil of the Pagua farm affected by the Rio 7 mining spill, the present investigation was carried out in El Guabo, Rio Bonito, "Pagua" property. For the design, a descriptive observational study was carried out, where 18 sampling points were established, each with two depths (0 - 15 cm, 15 - 30 cm), processing a total of 36 samples in 20.1 ha. The physical and chemical properties were determined in the laboratory of the Technical University of Machala and the heavy metal content of the samples were sent to the TerraProductos S.A. laboratory located in Cayambe, province of Pichincha. The data analysis was performed in different approaches, univariate (descriptive statistics) using IBM SPSS Statistical 25 and Microsoft Excel 2019 software, exploratory graphs such as box and whisker diagrams were used to visually appreciate the behavior of each variable. In the geostatistical analysis, ArcMap 10.3 software was used for the determination of semivariograms, for the selection of a model (spherical, Gaussian and exponential), the Nash coefficient and the coefficient of determination (R2) was close or equal to 1, and to obtain the lowest values of the root mean square error (RMSE), being the most accurate and efficient the spherical and exponential model. The parameters obtained from the semivariogram were used for interpolation by the kriging method in order to design spatial variability maps of heavy metal content. The results showed a moderate spatial dependence for Cd, As and Hg, a strong spatial dependence for Ni and Pb, and no heavy metals with a weak spatial dependence for the first 15 cm of the soil. The levels of As and Pb found varied between 0.013 to 0.022 mg.kg-1 and 0.40 to 0.49 mg.kg-1 respectively, indicating that the content of these metals is higher than the optimal range to not consider them contaminants. |
| URI : | http://repositorio.utmachala.edu.ec/handle/48000/20152 |
| Aparece en las colecciones: | Trabajo de Titulación Ingeniería Agronómica |
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