INTRODUCCIÓN
Los suelos de los agrosistemas deben ser considerados como el núcleo de la sostenibilidad futura, de ahí el interés por mantener una buena salud y calidad de los mismos (International Union of Soil Sciences [IUSS], 2022). En Argentina la agricultura es de gran magnitud en términos económicos y extensión de áreas cultivadas (Abril et al., 2005), concentrándose en la región templada de la Pampa Húmeda y extendiéndose hasta zonas más frágiles, caracterizadas por precipitaciones más escasas y una estacionalidad climática más marcada. La región Pampeana es considerada una de las áreas de mejor aptitud en el mundo para la producción agrícola (Satorre y Slafer, 1999), debido a esto, muchos de estos suelos fueron objeto del avance de la agriculturización. Esta intensificación ha ocasionado una disminución del nivel de materia orgánica (MO) del suelo, afectando tanto la salud del suelo como a su biodiversidad (Duval et al., 2020; Sainz Rozas et al., 2011). Asimismo, a nivel país conviven diferentes sistemas productivos intensivos y extensivos con actividades agroindustriales que generan gran cantidad de residuos orgánicos, algunos de ellos de difícil manejo, los cuales podrían utilizarse como enmiendas orgánicas (EO). Las EO pueden definirse como cualquier material de origen animal o vegetal que puede ser adicionado al suelo para mejorar sus propiedades físicas y/o químicas (Abassi y Khizar, 2012). Además, la reutilización de residuos orgánicos supone un doble efecto para el ambiente; ya que disminuye la presencia de éstos en el medio y al mismo tiempo su aplicación al suelo mejora las condiciones edáficas (Abassi y Khizar, 2012). Sin embargo, es importante considerar que la aplicación de residuos orgánicos puede generar algunos efectos negativos sobre el ambiente, tales como la inmovilización de N por parte de los microorganismos (Bernal et al., 1998), acumulación de sustancias fitotóxicas para germinación de semillas (Zucconi y de Bertoldi, 1987), eutrofización de cursos de agua, incrementos en la conductividad eléctrica (CE) (Clark et al., 2007), entre otras. La gran variabilidad que presentan estos materiales, junto a la falta de información sobre sus características fisicoquímicas, plantea la necesidad de conocer en detalle cada material antes de su aplicación al suelo (Barbazán et al., 2011). Esto permitirá definir la potencialidad de los residuos como EO y un mayor entendimiento sobre sus efectos sobre la calidad edáfica y ambiental (Barbazán et al., 2011; Martínez, 1996). Por otro lado, el estudio y comprensión de la estructura de las sustancias húmicas (SH) extraídas de estos residuos a través de técnicas espectrales como la espectroscopía UV-vis (Burgess y Thomas, 2007; Iocoli et al., 2017), permitiría entender más profundamente su calidad y estabilidad, parámetros esenciales para conocer el efecto del residuo sobre el suelo y la planta (Moisés et al., 2022). Las relaciones de absorbancia a ciertas longitudes de onda han sido consideradas como parámetros espectroscópicos de utilidad para la caracterización del material orgánico en relación al peso molecular, polaridad y grado de humificación (Waldrip, 2014).
Los objetivos del trabajo fueron: i) caracterizar residuos orgánicos de diverso origen y bajo diferentes bio-transformaciones a través de metodologías químicas y espectrométricas; ii) verificar si estos residuos, a pesar de su variabilidad y diversidad de origen, pueden comportarse de forma similar en base a sus propiedades para facilitar su potencial uso como EO.
MATERIALES Y MÉTODOS
Se analizaron de forma química y espectrométrica 17 materiales orgánicos provenientes de diversas actividades agropecuarias, de diferentes orígenes y grados de transformación:
Cáscara Girasol (CG) cáscara de girasol sin modificar, proveniente de la industria aceitera de Bahía Blanca;
Cáscara Girasol Compostada (CGCm) corresponde a un compost realizado con CG y estiércol ovino durante 5 meses;
Cáscara Girasol con Pleurotus (CGPle) corresponde al sustrato residual de la producción del hongo comestible Pleurotus ostreatus;
Cáscara Girasol con Ganoderma (CGGan) corresponde al sustrato residual de la producción del hongo medicinal Ganoderma lucidum;
Cáscara Girasol Ureolizada (CGUr) corresponde a CG colocada en silo bolsa con agregado de urea durante 3 meses según la metodología propuesta por Postemsky (2017);
Paja de Arroz (PA);
Paja de Arroz con Pleurotus (PAPle) corresponde al sustrato residual de la producción del hongo comestible Pleurotus ostreatus;
Paja de Arroz con Ganoderma (PAGan) corresponde al sustrato residual de la producción del hongo medicinal Ganoderma lucidum;
Paja de Arroz con Lentinula (PALen) corresponde al sustrato residual de la producción del hongo Lentinula edodes;
Cascarilla de Arroz (CA);
Cascarilla de Arroz con Pleurotus (CAPle) corresponde al sustrato residual de la producción del hongo comestible Pleurotus ostreatus;
Cascarilla de Arroz con Ganoderma (CAGan) corresponde al sustrato residual de la producción del hongo medicinal Ganoderma lucidum;
Cascarilla de Arroz con Lentinula (CALen) corresponde al sustrato residual de la producción del hongo Lentinula edodes;
Bagazo (Bg) correspondiente al residuo de la malta luego del proceso de maceración durante la elaboración cerveza artesanal;
Borra (Bo) derivada del proceso de filtración de la obtención de aceite de soja ;
Alperujo (Al) estabilizado a campo, correspondiente al residuo de la obtención de aceite de oliva;
Residuos sólidos urbanos (EPLC) biotransformados por la acción de lombrices californianas y compostaje;
Compost de estiercol bovino y residuos de la producción de cebolla (CmEC).
Para su caracterización química, todos los residuos fueron secados en estufa a 60°C por 48 horas y molidos con malla de 1 mm de diámetro. Se realizaron las siguientes determinaciones químicas por duplicado: MO a través del método calcinación en mufla a 550° por 4 h (Martínez et al., 2017a), carbono orgánico total (COT) por analizador automático Leco Truspec (Leco Corporation, St Joseph, MI), N total (Nt) mediante el método semi-micro Kjeldahl (Bremner, 1996), pH y conductividad eléctrica (CE) por método 1+5 v/v (Bárbaro, 2011), fósforo (P) total mediante digestión húmeda (ácido nítrico y perclórico 2:1) con posterior determinación por espectrometría de emisión por plasma. Adicionalmente, se extrajeron las SH de cada residuo mediante la metodología establecida por la Sociedad Internacional de Sustancias Húmicas (IHSS) utilizando KOH 0,1M como extractante. Esto tuvo como objetivo poder someter las muestras a un análisis espectrometrico de UV-Visible. Las SH extraídas de los materiales orgánicos se sometieron a un barrido espectroscópico a 18 longitudes de onda entre 190 y 665 nm con un espectrofotómetro UV-Visible T60 PG instruments. Las muestras se diluyeron en agua destilada desde 1:20 hasta 1:100 de acuerdo a la concentración del tratamiento, para obtener un barrido espectroscópico completo, sin saturación de la señal. Se calcularon los coeficientes de absorción E2/E4 (Shirshova et al., 2006), E2/E6 (Ukalska Jaruga et al., 2021) y E4/E6 (Albrecht et al., 2011; Chen et al., 1977), considerando una relación de absorbancia entre 254 y 465 nm, 254 y 665 nm y 465 y 665 nm para E2/E4; E2/E6 y E4/E6, respectivamente.
Análisis estadístico
Se realizó un análisis de conglomerados para agrupar los residuos semejantes basados en las propiedades químicas (pH, CE, MO, C:N, COT, N, P) y espectrométricas (E2/E6, E4/6, E2/E4) más relevantes para su potencial uso como enmiendas orgánicas, teniendo en cuenta la distancia de Ward. El corte del grado de agrupamiento se realizó en el 50% de la distancia total (Balzarini et al., 2008). Para determinar que variables tuvieron más relevancia en los resultados de conglomerados, se llevó a cabo un análisis multivariado de componentes principales (ACP) para agrupar las variables evaluadas en CP. En este análisis se utilizó a los diferentes residuos como variable de clasificación. Fueron retenidos todos los CP con autovalores >1, debido a que permiten explicar la varianza de manera correcta. Luego, se analizaron las variables más importantes que afectaron los CP por el análisis de la varianza (ANAVA) para cada grupo de residuos. Los análisis estadísticos se realizaron con el software informático Infostat (Di Rienzo et al., 2018).
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
En la Tabla 1 se detallan los resultados del análisis químico y espectrométrico de del total de residuos orgánicos estudiados.
Cáscara girasol (CG); cáscara girasol compostada (CGCm); cáscara girasol con Pleurotus (CGPle); cáscara girasol con Ganoderma (CGGan); cáscara girasol ureolizada (CGUr); cascarilla arroz (CA); cascarilla arroz con Pleurotus (CAPle); cascarilla arroz con Lentinula (CALen); paja arroz (PA); paja arroz con Pleurotus (PA Ple); paja arroz con Ganoderma (PAGan); paja arroz con Lentinula (PALen); alperujo (Al); compost estiércol con residuo de producción de cebolla (CmEC); lombricompost RSU (EPLC); bagazo (Bg); borra (Bo). Conductividad eléctrica (CE); materia orgánica (MO); carbono orgánico total (COT); nitrógeno total (Nt); fósforo total (P); E2/E6 relación entre los valores de absorbancia a 254 y 665 nm; E4/E6 relación entre los valores de absorbancia a 465 y 665 nm; E2/E4 relación entre los valores de absorbancia a 254 y 465 nm.
En la actualidad existen criterios estandarizados utilizados por la Unión Europea (UE) (Decisión 2001/688/ EC) en los cuales se estipulan los requisitos que deben reunir los residuos o materiales orgánicos utilizados como EO, con criterio precautorio en materia ambiental. En Argentina, la Resolución 264/2011 de SENASA es la que regula las propiedades de los fertilizantes, compost y enmiendas para su registro. Sin embargo, al hablar de EO, resulta más adecuado el empleo de criterios agronómicos (Ansorena, 2015).
La CE es uno de los parámetros químicos más importantes como indicador de calidad de EO. Según Lasaridi (2006), el nivel considerado tolerable por plantas de sensibilidad media es de 2,5 dS m-1. Según la normativa de SENASA, el valor crítico de CE como producto es 4 dS m-1. Los residuos CGGan, CAPle, PAPle, PALen, EPLC mostraron valores entre 2,5 y 4 dS m-1 (Tabla 1). Por fuera de los rangos de SENASA, quedaron CGPle, CALen, Al, CmEC y Bg, mientras que el resto de los materiales no tendrían limitaciones. Por su parte, los valores de pH fueron en su mayoría levemente ácidos, hallándose por debajo del rango de 6,0-8,5 recomendado para el crecimiento de las plantas (Hogg et al., 2002). Solo los residuos CGcm, EPLC y Bo estuvieron dentro del rango óptimo, mientras que los valores de PA y CmEC fueron levemente superiores (pH=8,6). Si tomamos la normativa del SENASA, que presenta como límite inferior 5, solo la CGGan quedaría por debajo del valor de referencia. En cuanto al nivel de MO, todos los residuos analizados quedan dentro de los parámetros recomendados por la UE (mayor a 25%). Se observaron contenidos elevados de COT (entre 177 g kg-1 y 756 g kg-1), conforme el criterio utilizado por la UE, según el cual los residuos utilizados deberían tener valores mayores a 200 g COT kg-1, salvo por el CmEC (186 g kg-1) y EPLC (177 g kg-1). Por su parte, el Nt presentó gran variabilidad, con valores situados dentro del rango de referencia (10-20 g kg-1) sugerido por Alexander (1994), salvo por la CG (7,8 g kg-1) que fue inferior al rango, y por encima del límite superior, Bg (28,2 g kg-1), Bo (25 g kg1) y CGCm (22,3 g kg-1). La relación C:N, vinculada con la tasa de descomposición de los residuos orgánicos (Heal et al., 1997) también presentó gran variabilidad, encontrándose valores entre 10 y 79 de acuerdo al tipo de residuo y principalmente de transformación, donde los valores más altos corresponden a residuos sin modificar y los más bajos a los compost. Según la resolución 264/2011 del SENASA, para un material poder ser registrado como EO, la relación C:N debe ser menor a 20:1, siendo solo aptos en ese sentido el Bg, CmEC y EPLC.
Por otra parte, la relación E2/E4 evidencia la interacción entre la estructura hidrocarbonada de dobles enlaces conjugados y los grupos auxocromos (Iocoli et al., 2017). Si se halla en el rango de 2,1 y 14,5, indica que hay una alta densidad de CO con alto grado de conjugación, y un menor contenido en oxígeno y N (Chen et al., 2002). Los residuos que se encontraron dentro de ese rango fueron CG, CGUr, CA, PA, AL, EPLC y Bg, el resto todos por encima del límite superior. La relación E4/E6 indica la presencia de estructuras altamente conjugadas, capaces de absorción incluso en la región visible del espectro electromagnético (He et al., 2009). Los valores más altos de esta relación podrían atribuirse a una disminución en la absorción dentro del rango de frecuencia entre 500 y 800 nm de longitud de onda. Esto se produce por la presencia de moléculas en las que no existe una conjugación extensa (Iocoli et al., 2017). Valores menores en la relación E4/ E6 infieren un aumento del tamaño molecular y una disminución en la proporción de ácidos carboxílicos (Haymann et al., 2005). En los residuos estudiados, los menores valores se observaron en los que no han tenido un proceso de biotransformación que modifique sus estructuras moleculares, a moléculas de mayor peso molecular o a mayor presencia de moléculas aromáticas (Tan, 2014; Waldrip et al., 2014), como son CG, CGUr, CA, Al, Bg, Bo. Por su parte, valores altos de la relación E2/E6 podrían indicar la presencia de una alta proporción de estructuras de lignina sin transformación y probablemente compuestos aromáticos del micelio de hongos, como ergoesteroles, donde los mayores índices se encontraron en los residuos biotransformados por hongos, CAPle (818), CGPle (317), CGGan (463), PAPle (545), PAGan (255) y PALen (240); mientras que valores menores podrían indicar un mayor grado de sustitución de enlaces múltiples (Ukalska Jaruga et al., 2021).
La alta variabilidad entre los materiales (Tabla 1) hace necesario determinar la forma más eficiente de realizar una caracterización del material a utilizar previo a su aplicación, de manera de poder estimar el comportamiento del mismo en el suelo y su efecto sobre el cultivo. El análisis de conglomerados mediante las propiedades evaluadas permitió identificar cuatro grupos de residuos (Figura 1). El grupo A o no transformados, conformado por CG y Al, dos materiales que no han tenido un proceso de biotransformación, donde se destaca en ambos la elevada relación C:N (>68). El grupo B o semitransformados, conformado por cuatro materiales que han sido sometidos a procesos de transformación incompletos, tales como Bo y Bg, ambos con modificaciones producto del proceso industrializado del cual provienen, pero sin cambios en sus propiedades originales. El caso particular de CGUr, su caracterización espectrométrica permite inferir que no sucedieron transformaciones importantes en su composición molecular durante la ureólisis, siendo la modificación en la relación C:N netamente efecto del agregado de N de fertilizantes de síntesis industrial (urea). Por su parte, la caracterización de la CGCm, habla de un proceso de compostaje que no fue completo, es decir, de un compost inmaduro. El grupo C o biotransformados por hongos, reúne la mayor cantidad de materiales (9), donde se encuentran todos los que tuvieron biotransformaciones mediadas por hongos, además de la PA y CA, ambos sin transformar, vinculadas a dicho grupo por sus relaciones C:N (35,3 y 36,2 respectivamente). Por último, el grupo D o maduros, donde se encuentran CmEC y EPLC que por sus características, principalmente su relación C:N, COT y los índices espectrométricos, se consideran maduros o estabilizados.
Para entender que propiedades tuvieron mayor relevancia en el agrupamiento, se realizó un ACP, donde se determinó que las variables más relevantes fueron COT, MO, C:N, Nt, E2/E6 y E2/E4 (Tabla 2).
Conductividad eléctrica (CE); materia orgánica (MO); carbono orgánico total (COT); nitrógeno total (Nt); fósforo (P); E2/E6 relación entre los valores de absorbancia a 254 y 665 nm; E4/E6 relación entre los valores de absorbancia a 465 y 665 nm; E2/E4 relación entre los valores de absorbancia a 254 y 465 nm.
Subrayadas se encuentran las propiedades mas correlacionadas al CP construido.
Al analizar las variables químicas y espectrométricas, tal como se vio en el ACP, entre los grupos de residuos se observó que el COT fue la variable con mayor peso (Tabla 2) y la única que presentó diferencias significativas entre todos los grupos de residuos (valores medios por grupo A= 687; B= 534; C= 439 y D= 181 g kg-1) (Figura 2a). En el caso de la MO, los grupos de los no transformados (grupo A, 953 g kg-1) y semitransformados (grupo B, 911 g kg-1), fueron los grupos que presentaron valores de MO significativamente superiores al resto de los grupos, sin diferencias entre ellos. Los materiales maduros (grupo D) presentaron valores significativamente inferiores al resto de los grupos (valor medio 294 g kg-1), mientras que el grupo de los hongos (grupo C) presentó valores intermedios (valor medio 756 g kg-1) (Figura 2b). En cuanto al contenido de Nt, se observaron valores significativamente superiores en el grupo de los materiales semitrans-formados (24 g kg-1). Luego, se encontraron los materiales maduros (17 g kg-1), sin diferenciarse estadísticamente del grupo de los hongos (13 g kg-1), mientras que los menores valores se encontraron en el grupo de los residuos sin transformar (9,5 g kg-1) (Figura 2c). La relación C:N presentó valores significativamente mayores en los residuos sin transformar (grupo A C:N= 74), seguido por el grupo de los hongos (C:N= 36), mientras que los grupos de los semitransformados (C:N=23) y los maduros (C:N=11) presentaron valores significativamente menores sin diferencias entre ellos (Figura 2d). En el caso de las variables espectrométricas, tal como permite observar el ACP (Tabla 2), aporta información útil como análisis complementario, colaborando al entendimiento en el grado de transformación y complejidad estructural de los materiales orgánicos (Waldrip et al., 2014). Sin embargo, si bien pueden apreciarse diferencias visuales entre los valores, siendo el grupo de los hongos el que presenta los valores más altos en ambos índices, dado el alto co-eficiente de variación, no fue posible encontrar diferencias significativas entre los grupos (Figuras 2e y 2f).
Las normativas existentes otorgan un marco de referencia necesario para la gestión de los residuos agroindustriales. Sin embargo, es importante profundizar en el conocimiento de estos materiales, para lograr así su mejor aprovechamiento posible.
CONCLUSIONES
Los residuos evaluados cumplen mayormente con los requisitos mínimos para su utilización como EO, excepto el Bg y el Al por su elevada CE y CmEC por su elevado pH, CE y bajo COT. En el caso de la relación C:N, solo Bg, CmEC y EPLC cumplen con lo recomendado. A partir del conocimiento de los materiales, el análisis de conglomerado permite agrupar por propiedades relevantes afines, residuos de diferente origen, con diferentes tipos y grados de biotransformación. El análisis combinado de propiedades químicas y espectrométricas colabora a un mejor entendimiento del nivel de complejidad estructural de los materiales, otorgando información relevante al momento de definir sus aptitudes de uso como EO. La importancia de este mayor conocimiento radica en darle el mejor uso posible con el fin de mejorar la calidad del suelo considerando sus propiedades específicas. Como trabajo a futuro será necesario realizar ensayos con aplicación de estos residuos para evaluar su efecto sobre la calidad del suelo y el ambiente, además comprobar si los efectos coinciden con este agrupamiento.