Chemistry">
Tesis Fow Esteves Fiarn 2021
Tesis Fow Esteves Fiarn 2021
Tesis Fow Esteves Fiarn 2021
AUTOR:
Callao, 2021
PERÚ
1
UNIVERSIDAD NACIONAL DEL CALLAO
FACULTAD DE INGENIERIA AMBIENTAL Y DE RECURSOS NATURALES
ANEXO 2
A los 26 días del mes de marzo del año 2021, siendo las 10:00. horas, se reunió, en la sala meet:
meet.google.com/kaw-hwgm-nat, el JURADO DE SUSTENTACIÓN DE TESIS para la obtención
del título profesional de INGENIERO AMBIENTAL Y DE RECURSOS NATURALES, de la Facultad de
Ingeniería Ambiental y de Recursos Naturales, conformado por los siguientes docentes ordinarios
de la Universidad Nacional del Callao:
Presidente Secretario
Miembro Asesor
UNIVERSIDAD NACIONAL DEL CALLAO
FACULTAD DE INGENIERIA AMBIENTAL Y DE RECURSOS NATURALES
Sirva el presente para saludarla muy cordialmente, al mismo tiempo informar a su despacho sobre
el Acto de Sustentación de la tesis titulada “EVALUACIÓN DE LA CAPACIDAD FITORREMEDIADORA
DE TRES ESPECIES VEGETALES ALTOANDINAS ASISTIDAS CON BIOCHAR EN SUELOS
CONTAMINADOS POR DRENAJE ÁCIDO DE ROCA EN LA MICROCUENCA QUILLCAYHUANCA,
ÁNCASH”, presentado por el Sr. Bachiller Anthony Jeanpier Fow Esteves en cumplimiento a la
Resolución N° 029-2021-D-FIARN, sobre el particular informo:
o El acto de Instalación del Jurado se llevó a cabo vía Plataforma Virtual Google Meet, a partir de
las 10:00 horas en presencia de los miembros del Jurado Evaluador conformado por los docentes:
o A partir de las 11:30 horas, se dio inicio a la sustentación de la Tesis, por el Bachiller Anthony
Jeanpier Fow Esteves, luego de la exposición se llevó a cabo la ronda de preguntas
respectivas, que fueron absueltas por el Bachiller.
o Terminada la exposición y las rondas de preguntas, el Jurado se retiró a otra sala Meet , vía
Plataforma Virtual Google a fin de efectuar la calificación, luego de las deliberaciones el Jurado
acuerda no haber observaciones que subsanar y dar por APROBADA la Tesis con la escala de
calificación cualitativa EXCELENTE y calificación cuantitativa DIECINUEVE (19),
o Acto seguido retornamos a la primera sala para dar cuenta del resultado y dar por concluido el
acto de sustentación conforme a la normatividad vigente siendo las 11:30 horas.
,. Atentamente,
3
AGRADECIMIENTOS
A mi familia, por ser un soporte moral en cada momento y apoyarme a culminar
con esta etapa de mi desarrollo profesional.
Al Instituto Nacional de Investigación en Glaciares y Ecosistemas de Montaña
(INAIGEM) por el financiamiento completo para el desarrollo de la presente
investigación.
Al grupo humano de la Dirección de Investigación en Ecosistemas de Montaña
(DIEM) del INAIGEM por su apoyo en cada paso del desarrollo de la tesis, por
sus aportes y por sus enseñanzas; un especial agradecimiento a quienes me
acompañaron y apoyaron en los campamentos en la Quebrada Cayesh y sobre
todo a la MSc. Yeidy Nayclin Montano Chávez, la Bach.
Melissa Catherine Aranda Depaz y el Técnico Abel Flores por su tiempo
brindado para el mantenimiento y correcta finalización del experimento en
invernadero.
Al Parque Nacional Huascarán por brindarnos las facilidades y permisos
necesarios para el ingreso al área de estudio y la toma de muestras respectivas.
A mi casa de estudios, la Facultad de Ingeniería Ambiental y de Recursos
Naturales y sus docentes quienes me formaron y brindaron su conocimiento.
A mi asesora, la Mg. Carmen Elizabeth Barreto Pio, por su apoyo y orientación
desde el planteamiento de la investigación para la postulación al financiamiento,
hasta sus posteriores consejos durante el desarrollo de la investigación.
A mis co-asesores, el PhD. Pedro Miguel Tapia Ormeño y la MSc. Yeidy Nayclin
Montano Chávez, por sus consejos, orientación, apoyo y sobre todo paciencia
durante el desarrollo de la investigación y las prolongadas reuniones.
A la directora de la DIEM, la Dra. Beatriz Fuentealba Durand por su apertura y
disposición a apoyar a todos por igual, por demostrar lo que es realmente un
líder y buscar siempre la armonía del grupo humano de la DIEM.
Por último, a todas las personas que de alguna manera influyeron en mi
desarrollo profesional con sus consejos y experiencias.
4
INDICE
RESUMEN ....................................................................................................... 17
ABSTRACT...................................................................................................... 18
INTRODUCCIÓN ............................................................................................. 19
I. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA ........................................................ 20
1.1. Descripción de la realidad problemática ................................................. 20
1.2. Formulación del problema ...................................................................... 21
1.2.1. Problema General ............................................................................... 21
1.2.2. Problemas Específicos........................................................................ 21
1.3. Objetivos ................................................................................................ 22
1.3.1. Objetivo General ................................................................................. 22
1.3.2. Objetivos Específicos .......................................................................... 22
1.4. Limitantes de la investigación................................................................. 22
II. MARCO TEÓRICO .................................................................................... 23
2.1. Antecedentes ......................................................................................... 23
2.1.1. A nivel Internacional ............................................................................ 23
2.1.2. A nivel Nacional .................................................................................. 25
2.2. Bases teóricas ....................................................................................... 27
2.2.1. Metales ............................................................................................... 27
2.2.1.1. Metales pesados .......................................................................... 27
2.2.1.2. Biodisponibilidad y movilidad de metales pesados en el suelo ..... 28
2.2.1.3. Efecto de los metales pesados en la salud ................................... 33
2.2.1.4. Metales pesados en las plantas ................................................... 36
2.2.2. Drenaje ácido de roca ......................................................................... 38
2.2.3. Biorremediación .................................................................................. 40
2.2.3.1. Técnicas de biorremediación ........................................................ 40
2.2.4. Fitorremediación ................................................................................. 41
2.2.4.1. Fitorremediación de suelos contaminados .................................... 42
2.2.5. Factores de concentración .................................................................. 43
2.2.5.1. Factor de bioconcentración (BCF) ................................................ 43
- Factor de bioconcentración en la raíz de la planta (BCF raíz o FBR): ....... 43
- Factor de bioconcentración en la parte aérea de la planta (BCF aérea o
FBA): ............................................................................................................ 44
2.2.5.2. Factor de traslocación (FT)........................................................... 44
5
2.2.6. Especies vegetales altoandinas con potencial fitorremediador ........... 44
2.2.7. Biochar ............................................................................................... 47
2.2.7.1. Definición ..................................................................................... 47
2.2.7.2. Aplicaciones y propiedades del biochar ........................................ 48
2.2.7.3. Procesos de producción del biochar ............................................. 49
- Pirólisis .................................................................................................. 49
- Carbonización hidrotérmica .................................................................... 50
- Gasificación ........................................................................................... 51
2.2.7.4. Tecnologías para la producción de biochar .................................. 52
2.2.8. Pruebas rápidas de germinación y desarrollo de una plántula para
determinar toxicidad en el biochar ................................................................... 54
2.2.9. Biochar en la fitorremediación ............................................................. 56
2.3. Marco Conceptual .................................................................................. 57
2.3.1. Cambio climático ............................................................................. 57
2.3.2. Desglaciación y cambio climático .................................................... 59
2.3.3. Legislación referida a suelos ........................................................... 59
2.3.4. Legislación referida a agua .............................................................. 61
2.3.5. Efectos ambientales de la quema de biomasa ................................. 61
2.4. Definición de términos básicos ............................................................... 64
III. HIPÓTESIS Y VARIABLES .................................................................... 65
3.1. Hipótesis ................................................................................................ 65
3.1.1. General ............................................................................................... 65
3.1.2. Específicas ......................................................................................... 65
3.2. Definición conceptual de las variables .................................................... 65
3.2.1. Operacionalización de las variables .................................................... 66
IV. DISEÑO METODOLÓGICO ................................................................... 68
4.1. Tipo y diseño de investigación ............................................................... 68
4.2. Método de investigación ......................................................................... 68
4.3. Población y muestra ............................................................................... 69
4.4. Lugar de estudio .................................................................................... 69
4.5. Metodología ........................................................................................... 70
4.5.1. Caracterización del agua y suelo en la zona de estudio ...................... 70
4.5.1.1. Muestreo en campo ...................................................................... 70
- Muestreo de agua .................................................................................. 70
6
- Muestreo de suelo.................................................................................. 70
4.5.1.2. Preparación y análisis de las muestras......................................... 71
- Análisis de parámetros de campo en muestras de agua: ....................... 71
- Análisis de metales mediante Espectrofotometría UV - Visible en agua y
suelo: ........................................................................................................... 71
4.5.2. Identificación y análisis de las especies vegetales altoandinas con
potencial fitorremediador.................................................................................. 71
4.5.2.1. Identificación de las especies vegetales altoandinas .................... 71
4.5.2.2. Muestreo en campo ...................................................................... 72
- Muestreo de especies vegetales altoandinas ......................................... 72
- Muestreo de suelo .................................................................................. 73
4.5.2.3. Preparación y análisis de las muestras......................................... 73
- Análisis de metales mediante Espectrofotometría UV-Visible en plantas y
suelo: ........................................................................................................... 73
4.5.3. Selección de especies vegetales altoandinas con potencial
fitorremediador ................................................................................................. 73
4.5.4. Producción del biochar........................................................................ 74
4.5.4.1. Fuente potencial de biochar ......................................................... 74
4.5.4.2. Colecta y acondicionamiento de materia prima ............................ 74
4.5.4.3. Pirólisis de la biomasa .................................................................. 74
4.5.5. Bioensayos de germinación y evaluación del desarrollo de la plántula
Lactuca sativa L. .............................................................................................. 75
4.5.5.1. Materiales ..................................................................................... 75
4.5.5.2. Bioensayos ................................................................................... 76
4.5.5.3. Procesamiento de datos ............................................................... 76
4.5.6. Selección de dosificaciones para aplicar en la etapa de invernadero .. 79
4.5.7. Análisis del biochar ............................................................................. 79
4.5.7.1. Análisis de caracterización del biochar ......................................... 79
4.5.7.2. Análisis de metales mediante Espectrofotometría UV - Visible en
biochar 80
4.5.8. Colecta de especies vegetales altoandinas y suelo contaminado ....... 80
4.5.8.1. Análisis de metales mediante Espectrofotometría UV - Visible en
muestras de plantas y suelo ......................................................................... 81
4.5.8.2. Análisis de metales mediante Espectrofotometría UV - Visible en el
suelo contaminado por DAR ......................................................................... 81
7
4.5.8.3. Análisis de caracterización en el suelo colectado: ........................ 82
4.5.9. Dosificación de biochar a las especies vegetales altoandinas en el
invernadero ...................................................................................................... 82
4.5.10. Evaluación de la asistencia del biochar en la capacidad
fitoremediadora de las especies vegetales altoandinas ................................... 83
4.6. Técnicas e instrumentos para la recolección de la información .............. 83
4.7. Análisis y procesamiento de datos ......................................................... 86
V. RESULTADOS ....................................................................................... 87
5.1. Caracterización del agua y suelo en la zona de estudio ......................... 87
5.1.1. Muestreo en campo ............................................................................ 87
5.1.1.1. Muestreo de agua ............................................................................ 87
5.1.1.2. Muestreo de suelo ........................................................................... 88
5.1.2. Análisis de las muestras ..................................................................... 90
5.1.2.1. Análisis de parámetros de campo en muestras de agua .................. 90
5.1.2.2. Análisis de metales mediante Espectrofotometría UV – Visible en
agua 90
5.1.2.3. Análisis de metales en suelo mediante Espectrofotometría UV –
Visible 91
5.2. Identificación y análisis de las especies vegetales altoandinas con
potencial fitorremediador.................................................................................. 93
5.2.1. Identificación de las especies vegetales altoandinas .......................... 93
5.2.2. Muestreo en campo ............................................................................ 93
5.2.2.1. Muestreo de especies vegetales altoandinas................................... 93
5.2.2.2. Muestreo de suelo ........................................................................... 94
5.2.3. Análisis de metales mediante Espectrofotometría UV – Visible en
plantas y suelo ................................................................................................. 96
5.3. Selección de especies vegetales altoandinas con potencial
fitorremediador ................................................................................................. 98
5.3.1. Análisis de metales en Werneria nubigena ......................................... 99
5.3.2. Análisis de metales en Baccharis buxifolia ........................................ 100
5.3.3. Análisis de metales en Lupinus spp. ................................................. 101
5.3.4. Análisis de metales en Calamagrostis spp. ....................................... 102
5.3.5. Análisis de metales en Paranephelius ovatus ................................... 103
5.4. Producción del biochar ......................................................................... 105
5.5. Bioensayos de germinación y evaluación del desarrollo de la plántula
Lactuca sativa L. ............................................................................................ 107
8
5.5.1. Bioensayos ....................................................................................... 107
5.5.2. Procesamiento de datos ................................................................... 110
5.5.2.1. Primer bioensayo ....................................................................... 110
5.5.2.2. Segundo bioensayo .................................................................... 111
- Análisis de regresión lineal ................................................................... 113
5.6. Selección de dosificaciones para aplicar en la etapa de invernadero ... 116
5.7. Análisis del biochar .............................................................................. 116
5.7.1. Análisis de caracterización del biochar ............................................. 117
5.7.2. Análisis de caracterización elemental del biochar ............................. 117
5.7.3. Análisis de metales mediante Espectrofotometría UV – Visible en
biochar 118
5.8. Colecta de especies vegetales altoandinas y suelo contaminado ........ 119
5.8.1. Análisis de metales mediante Espectrofotometría UV- Visible en
muestras de planta y suelo ............................................................................ 120
5.8.2. Análisis de metales mediante Espectrofotometría UV – Visible en el
suelo contaminado por DAR .......................................................................... 121
5.8.3. Análisis de caracterización en el suelo contaminado por DAR .......... 122
5.9. Dosificaciones de biochar a las especies vegetales altoandinas en el
invernadero .................................................................................................... 123
5.10. Evaluación de la asistencia del biochar en la capacidad fitoremediadora
de las especies vegetales altoandinas ........................................................... 126
5.10.1. Medición de las raíces de las plantas ............................................ 127
5.10.1.1. Variación del número de raíces ............................................... 128
5.10.1.2. Longitud de raíces ................................................................... 130
5.10.2. Medición de longitud de las plantas ............................................... 132
5.10.3. Medición de pH en el sustrato en cada tratamiento del experimento
134
5.10.4. Análisis de metales mediante UV-Visible tras el experimento en
invernadero .................................................................................................... 136
5.10.4.1. Análisis de metales en la parte aérea de las especies vegetales
137
- Análisis de metales en la parte aérea de Calamagrostis spp. y
dosificaciones de biochar ........................................................................... 138
- Análisis de metales en la parte aérea de Paranephelius ovatus y
dosificaciones de biochar ........................................................................... 139
9
- Análisis de metales en la parte aérea de Werneria nubigena y
dosificaciones de biochar ........................................................................... 142
- Análisis comparativo de acumulación de metales en la parte aérea de las
tres especies vegetales y dosificaciones de biochar ................................... 143
5.10.4.2. Análisis de metales en la parte radicular de las especies
vegetales 149
- Análisis de metales en la parte radicular de Calamagrostis spp. y
dosificaciones de biochar ........................................................................... 150
- Análisis de metales en la parte radicular de Paranephelius ovatus y
dosificaciones de biochar ........................................................................... 152
- Análisis de metales en la parte radicular de Werneria nubigena y
dosificaciones de biochar ........................................................................... 154
- Análisis comparativo de acumulación de metales en la parte radicular de las
tres especies vegetales y dosificaciones de biochar ................................... 156
5.10.4.3. Análisis del factor de traslocación de las especies vegetales .. 161
VI. DISCUSIÓN DE RESULTADOS .......................................................... 165
CONCLUSIONES .......................................................................................... 176
RECOMENDACIONES .................................................................................. 177
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS ............................................................... 178
ANEXOS ........................................................................................................ 197
ANEXO 1: Matriz de consistencia .................................................................. 197
ANEXO 2: Base de datos............................................................................... 198
ANEXO 3: Otros ............................................................................................ 208
Procesamientos estadísticos ...................................................................... 208
Reportes de análisis en laboratorio ............................................................ 319
10
INDICE DE TABLAS
Tabla 1. Movilidad de los elementos traza en función del pH. .......................... 29
Tabla 2.Movilidad de los metales pesados y elementos asociados en función de
las condiciones de pH y Eh. ............................................................................. 30
Tabla 3. Metales pesados en el cuerpo humano. ............................................. 35
Tabla 4. Técnicas de fitorremediación.............................................................. 42
Tabla 5. Valores y fórmulas para factores de bioconcentración en una planta. 44
Tabla 6. Lista de especies de plantas altoandinas con potencial de
fitorremediación. .............................................................................................. 45
Tabla 7. Parámetros inorgánicos evaluados en el Estándar de Calidad Ambiental
para suelo en Perú........................................................................................... 60
Tabla 8. Norma canadiense para calidad de suelo .......................................... 61
Tabla 9. Operacionalización de las variables ................................................... 67
Tabla 10. Metodologías para análisis de biochar. ............................................ 80
Tabla 11. Metodologías de análisis para las muestras de suelo. ..................... 82
Tabla 12. Recipientes para toma de muestras, método de preservación, equipos
e instrumentos y método de análisis por cada parámetro para las muestras y
aplicación del biochar. ..................................................................................... 84
Tabla 13. Recipientes para toma de muestras, método de preservación, equipos
e instrumentos y método de análisis por cada parámetro para las muestras
drenaje ácido de roca (agua y suelo) ............................................................... 85
Tabla 14. Recipientes para toma de muestras, método de preservación, equipos
e instrumentos y método de análisis por cada parámetro para las especies
vegetales. ........................................................................................................ 85
Tabla 15. Parámetros ambientales en los puntos AG1-QUI-M y AG2-QUI-M. . 90
Tabla 16. Estándar de Calidad Ambiental Agua – Categoría 3 y 4 ................... 90
Tabla 17. Análisis de metales en muestras de agua contaminada por DAR. ... 91
Tabla 18. Concentración de metales en las muestras de suelo colectadas en el
área impactada por DAR y el área visualmente menos impactada. ................. 91
Tabla 19. Concentración de metales en la parte aérea de las muestras de plantas
altoandinas colectadas. ................................................................................... 96
Tabla 20. Concentración de metales en la parte radicular de las muestras de
plantas altoandinas colectadas ........................................................................ 97
Tabla 21. Concentración de metales en las muestras de suelo correspondiente
a cada individuo de planta colectada ............................................................... 97
Tabla 22. Factores de traslocación en Werneria nubigena .............................. 99
Tabla 23. Factores de traslocación en Baccharis buxifolia ............................. 100
Tabla 24. Factores de traslocación en Lupinus spp. ...................................... 101
Tabla 25. Factores de traslocación en Calamagrostis spp. ............................ 102
Tabla 26. Factores de traslocación en Paranephelius ovatus ........................ 103
Tabla 27. Potencial fitorremediador de cada especie vegetal en función de los
metales analizados ........................................................................................ 104
Tabla 28. Promedio de los valores de los parámetros meteorológicos
monitoreados durante los bioensayos. ........................................................... 107
11
Tabla 29. Biochar y arena para el desarrollo del primer bioensayo. ............... 108
Tabla 30. Biochar y arena para el desarrollo del segundo bioensayo. ........... 109
Tabla 31. Índices de germinación de Zucconi del primer bioensayo. ............. 110
Tabla 32. Índices de germinación de Zucconi del segundo bioensayo. .......... 111
Tabla 33. Cuadros de análisis de regresión lineal, coeficientes de regresión y
estadísticos asociados y análisis de la varianza. ........................................... 115
Tabla 34. Análisis de caracterización del biochar de residuos de pino. .......... 117
Tabla 35. Análisis de caracterización elemental del biochar. ......................... 117
Tabla 36. Concentración de metales en el biochar de residuos de pino. ........ 118
Tabla 37. Concentración de metales, factores de bioacumulación y traslocación
de una muestra de cada planta colectada. ..................................................... 120
Tabla 38. Análisis de metales en el suelo contaminado por DAR. ................. 121
Tabla 39. Análisis de caracterización completa del suelo contaminado por DAR.
...................................................................................................................... 122
Tabla 40. Contenido de fósforo, potasio y materia orgánica para determinar
fertilidad del suelo. ......................................................................................... 122
Tabla 41. Cuadro de análisis de varianza para el efecto simple y efectos
principales en la variación del número de raíces. ........................................... 128
Tabla 42. Test LSD de Fisher para las especies vegetales con respecto a la
variación del número de raíces. ..................................................................... 130
Tabla 43. Cuadro de análisis de varianza para el efecto simple y efectos
principales en la variación de la longitud de raíces. ....................................... 131
Tabla 44. Cuadro de análisis de varianza para el efecto simple y efectos
principales en la variación de la longitud de las plantas. ................................ 133
Tabla 45. Cuadro de análisis de varianza para el efecto simple y efectos
principales en la variación del pH en los tratamientos. ................................... 135
Tabla 46. Test LSD de Fisher para las dosificaciones de biochar con respecto a
la variación del pH en el sustrato de los tratamientos. ................................... 136
Tabla 47. Resultados del análisis de varianza aplicado a la variación de la
concentración de metales en la parte aérea de las especies vegetales tras el
experimento en invernadero. ......................................................................... 147
Tabla 48. Resultados del análisis de varianza aplicado a la variación de la
concentración de metales en la parte radicular de las especies vegetales tras el
experimento en invernadero. ......................................................................... 160
Tabla 49. Factores de traslocación de las especies vegetales antes y después
del experimento en invernadero. .................................................................... 164
Tabla 50. Datos completos de concentración de metales en las muestras las
muestras de suelo colectadas en el área impactada por DAR y el área
visualmente menos impactada. ...................................................................... 198
Tabla 51. Base de datos de número de semillas germinadas, longitud del
hipocotilo y longitud de radícula del primer bioensayo de toxicidad del biochar
producido a partir de residuos de pino. .......................................................... 198
Tabla 52. Base de datos de número de semillas germinadas, longitud del
hipocotilo y longitud de radícula del segundo bioensayo de toxicidad del biochar
producido a partir de residuos de pino. .......................................................... 199
12
Tabla 53. Variación del número de raíces según el tratamiento aplicado en el
experimento en invernadero. ......................................................................... 202
Tabla 54. Variación de la longitud de las raíces según el tratamiento aplicado en
el experimento en invernadero. ...................................................................... 202
Tabla 55. Variación de la longitud de las plantas según el tratamiento aplicado
en el experimento en invernadero. ................................................................. 203
Tabla 56. Variación del pH en el sustrato de cada tratamiento aplicado en el
experimento en invernadero. ......................................................................... 204
Tabla 57. Concentración de metales en suelo del experimento realizado en
invernadero. ................................................................................................... 205
Tabla 58. Concentración de metales en la parte aérea de las especies vegetales
altoandinas sometidas a suelo contaminado por drenaje ácido de roca y
dosificaciones de biochar. .............................................................................. 206
Tabla 59. Concentración de metales en la parte radicular de las especies
vegetales altoandinas sometidas a suelo contaminado por drenaje ácido de roca
y dosificaciones de biochar. ........................................................................... 206
Tabla 60. Composición nutricional de diversas enmiendas orgánicas. ........... 207
13
INDICE DE FIGURAS
Figura 1. Técnicas de biorremediación ex-situ e in-situ. ................................... 41
Figura 2. Representación esquemática de los distintos mecanismos de
fitorremediación. .............................................................................................. 42
Figura 3. Descripción del proceso de pirólisis. ................................................. 50
Figura 4. Rendimiento de la producción de biochar según el tipo de pirólisis. .. 50
Figura 5. Descripción del proceso hidrotérmico ............................................... 51
Figura 6. Descripción del proceso de gasificación. .......................................... 51
Figura 7. Técnicas de producción de biochar (a. producción en un horno de doble
tambor, b. producción en un horno de retorta y doble tambor, c. producción bajo
tierra) ............................................................................................................... 53
Figura 8. Técnicas de producción de biochar (a. producción en horno de barro,
b. producción en KON-TIKI). ............................................................................ 53
Figura 9. Hornos de producción de biochar (a. pirolizador de flujo continuo, b.
horno de retorta móvil). .................................................................................... 54
Figura 10. Posibles efectos positivos obtenidos mediante la combinación de
fitorremediación y biochar para la biorremediación de suelos contaminados con
metales pesados. ............................................................................................. 57
Figura 11. Productos generador durante una combustión y una pirólisis. ........ 63
Figura 12. Mapa de ubicación del lugar de estudio. ......................................... 69
Figura 13. Estructura del "KON-TIKI" para producción de biochar. .................. 75
Figura 14. Desarrollo de las pruebas de germinación y evaluación del desarrollo
de la plántula Lactuca sativa L. ........................................................................ 77
Figura 15. Diseño del experimento para la etapa de invernadero. ................... 81
Figura 16. Procesamiento estadístico de los datos obtenidos. ......................... 86
Figura 17. Puntos de muestreo de agua en el área impactada por DAR. ......... 87
Figura 18. Colecta de muestras de agua en el área impactada por DAR ......... 88
Figura 19. Puntos de muestreo de suelo en el área impactada por DAR y el área
visualmente menos impactada ......................................................................... 89
Figura 20. Colecta de muestras de suelo en el área impactada por DAR (a.
Rotulado de la muestra, b. Extracción de la muestra, c. Registro del punto de
colecta en GPS) ............................................................................................... 89
Figura 21. Comparación de la concentración promedio de metales entre las
muestras colectadas en SC-QUI y SNC........................................................... 92
Figura 22. Plantas altoandinas desarrollándose en los contornos del área
impactada por DAR.......................................................................................... 93
Figura 23. Colecta de suelo en los individuos de plantas colectadas. .............. 94
Figura 24. Especies de plantas altoandinas colectadas ................................... 95
Figura 25. Distribución de las concentraciones de metales en muestras de suelo
de cada especie vegetal colectada .................................................................. 98
Figura 26. Factores de bioacumulación aérea y bioacumulación radicular en
Werneria nubigena........................................................................................... 99
Figura 27. Factores de bioacumulación aérea y bioacumulación radicular en
Baccharis buxifolia ......................................................................................... 100
14
Figura 28. Factores de bioacumulación aérea y bioacumulación radicular en
Lupinus spp. .................................................................................................. 101
Figura 29. Factores de bioacumulación aérea y bioacumulación radicular en
Calamagrostis spp. ........................................................................................ 102
Figura 30. Factores de bioacumulación aérea y bioacumulación radicular en
Paranephelius ovatus .................................................................................... 103
Figura 31. Producción de biochar a partir de residuos de pino mediante la
metodología KON-TIKI. .................................................................................. 106
Figura 32. Comportamiento de la temperatura y humedad relativa durante los
bioensayos de germinación y desarrollo de la plántula Lactuca sativa. .......... 108
Figura 33. Bioensayos de germinación y desarrollo de la plántula Lactuca sativa
L. ................................................................................................................... 109
Figura 34. Comportamiento del IGN y el IER en el primer bioensayo. ........... 111
Figura 35. Comportamiento del IGN y el IER en el segundo bioensayo. ........ 112
Figura 36. Gráfico de dispersión entre el IG y las dosificaciones de biochar. . 113
Figura 37. Supuestos evaluados en el análisis de regresión lineal................. 115
Figura 38. Rectas ajustadas (a. Recta ajustada con bandas de confianza al 95%;
b. Recta ajustada con bandas de predicción al 95%). .................................... 116
Figura 39. Niveles de cobre y zinc en el biochar con respecto a límites
internacionales. .............................................................................................. 118
Figura 40. Recorrido desde el campamento establecido en la Quebrada Cayesh
hacia el área impactada por DAR. ................................................................. 119
Figura 41. Mapa de concentración de metales en el suelo del área impactada por
drenaje ácido de roca. ................................................................................... 120
Figura 42. Preparación de materiales y especies vegetales altoandinas para el
experimento en invernadero. ......................................................................... 124
Figura 43. Siembra de especies vegetales altoandinas en suelo contaminado por
DAR y dosificaciones de biochar. ................................................................... 125
Figura 44. Fase de monitoreo y fin del experimento en invernadero. ............. 126
Figura 45. Comportamiento de la temperatura y humedad relativa durante el
experimento de fitorremediación en el invernadero del CICTEM. .................. 127
Figura 46. Variación del número de raíces en Werneria nubigena y Paranephelius
ovatus durante el experimento en invernadero. ............................................. 128
Figura 47. Variación de la longitud de raíces en Werneria nubigena y
Paranephelius ovatus durante el experimento en invernadero. ...................... 130
Figura 48. Variación de la longitud de las plantas durante el experimento en
invernadero. ................................................................................................... 132
Figura 49. Variación de la lectura de pH en los tratamientos durante el
experimento en invernadero. ......................................................................... 134
Figura 50. Distribución de las concentraciones de metales en la parte aérea de
las especies vegetales del experimento en invernadero. ............................... 137
Figura 51. Concentración de metales en la parte aérea de las plantas de
Calamagrostis spp. antes y después del experimento en invernadero. .......... 138
Figura 52. Concentración de metales en la parte aérea de las plantas de
Paranephelius ovatus antes y después del experimento en invernadero. ...... 139
15
Figura 53. Concentración de cobre en la parte aérea de las plantas de
Paranephelius ovatus tras el experimento en invernadero. ............................ 141
Figura 54. Concentración de metales en la parte aérea de las plantas de
Werneria nubigena antes y después del experimento en invernadero. .......... 142
Figura 55. Concentración de metales acumulados en la parte aérea de las
especies vegetales altoandinas tras el experimento en invernadero. ............. 144
Figura 56. Variación de la concentración de metales en la parte aérea de las
especies vegetales altoandinas tras el experimento en invernadero. ............. 146
Figura 57. Distribución de las concentraciones de metales en la parte radicular
de las especies vegetales del experimento en invernadero. .......................... 149
Figura 58. Concentración de metales en la parte radicular de las plantas de
Calamagrostis spp. antes y después del experimento en invernadero. .......... 150
Figura 59. Concentración de metales en la parte radicular de las plantas de
Paranephelius ovatus antes y después del experimento en invernadero. ...... 152
Figura 60. Concentración de metales en la parte radicular de las plantas de
Werneria nubigena antes y después del experimento en invernadero. .......... 154
Figura 61. Concentración de cobre en la parte radicular de las plantas de
Werneria nubigena tras el experimento en invernadero. ................................ 155
Figura 62. Concentración de metales acumulados en la parte radicular de las
especies vegetales altoandinas tras el experimento en invernadero. ............. 157
Figura 63. Variación de la concentración de metales en la parte radicular de las
especies vegetales altoandinas tras el experimento en invernadero. ............. 159
Figura 64. Concentración de metales en la muestra de suelo contaminado por
DAR y los suelos de donde fueron colectadas las especies vegetales
altoandinas. ................................................................................................... 163
16
RESUMEN
La generación del Drenaje Ácido de Roca (DAR) es un proceso favorecido por la
pérdida de masa glaciar y algunas otras condiciones, que incrementan la
acumulación de metales pesados en el agua y suelo por donde discurre,
impactando negativamente a los ecosistemas de montaña y a la población que
utiliza estos recursos. En la Cordillera Blanca, en la microcuenca Quillcayhuanca
(Ancash, Perú) se ha detectado un proceso avanzado de DAR, encontrando altas
concentraciones de Al, Cu, Fe, Mn, y Zn en el agua y suelo. Ante esta
problemática, el objetivo de la investigación ha sido evaluar la capacidad
fitorremediadora de tres especies vegetales altoandinas asistidas con biochar en
suelos contaminados por DAR. Para ello, se realizaron visitas a la zona afectada
por DAR en la Microcuenca Quillcayhuanca, donde en primer lugar se evaluaron
parámetros ambientales y concentración de metales en el área de estudio, luego
se identificaron cinco especies vegetales que predominaban en la zona para
posteriomente, en función a su capacidad fitorremediadora, escoger tres de
ellas, las cuales fueron Calamagrostis spp., Paranephelius ovatus y Werneria
nubigena. Seguido de ello, en una segunda visita a la Microcuenca
Quillcayhuanca se colectaron individuos de las tres especies, los cuales fueron
colocados en macetas con suelo contaminado por DAR y dosificaciones del 0%,
1% y 3% de biochar en un invernadero a 3850 m.s.n.m, el experimento en
invernadero tuvo una duración aproximada de 3 meses. Los resultados nos
demostraron que la presencia del DAR genera que sus áreas adyacentes tengan
altas concentraciones de metales, los cuales son acumulados por las plantas
que se desarrollan en esas zonas. Con respecto al experimento de
fitorremediación en invernadero, se determinó que la aplicación de biochar
influye significativamente en el aumento del pH en el sustrato, mientras que, en
niveles de acumulación de metales, hubieron diferencias significativas por parte
de la dosificación del 1% de biochar en concentraciones de Cu para Werneria
nubigena y Paranephelius ovatus. En cuanto al potencial fitorremediador de las
plantas evaluadas en el experimento, estas tuvieron variaciones específicas en
cada metal analizado y por último, mediante un análisis de la variación de
concentración de metales, del inicio al final del experimento, se determinó que
Calamagrostis spp. presentó un aumento significativo de Cu y Al en su parte
aérea, mientras que, Werneria nubigena y Paranephelius ovatus presentaron
aumentos significativos de Fe, Mn, Zn y Cu en sus partes radiculares.
Finalmente, se concluye que la capacidad fitorremediadora de las especies
vegetales altoandinas se ve modificada tras ser sometidas a un suelo con mayor
concentración de metales y/o diferentes dosificaciones de biochar. Además, las
dosificaciones del biochar modifican las características físico-químicas del suelo;
generando así que las plantas en estudio cambien su potencial fitorremediador
de estabilizador a extractor o viceversa.
Palabras clave: Fitorremediación, Metales pesados, Plantas altoandinas,
Biochar, Drenaje ácido de roca.
17
ABSTRACT
The generation of Acid Rock Drainage (ARD) is a process favored by the loss of
glacial mass and some other conditions, which increase the accumulation of
heavy metals in water and soil where it flows, negatively impacting mountain
ecosystems and the population that uses these resources. An advanced ARD
process has been detected at the Cayesh gorge Quillcayhuanca subbasin,
Cordillera Blanca, Ancash, Peru, where high concentrations of Al, Cu, Fe, Mn,
and Zn are found in water and soils. The main goal of the research has been to
evaluate the phytoremediation capacity of three high Andean plants assisted with
biochar in soils contaminated by ARD. For this purpose, visits were made to the
area affected by ARD in the Quillcayhuanca micro-basin, where environmental
parameters and concentration of metals in the study area were evaluated, then
five plant species were identified that predominated in the area for later, three of
them were choosed according to their phytoremediation capacity, which were
Calamagrostis spp., Paranephelius ovatus and Werneria nubigena. Following
this, in a second visit to the Quillcayhuanca micro-basin, specimens of the three
species were collected and placed in pots with soil contaminated by ARD and
dosages of 0%, 1% and 3% biochar in a greenhouse at 3850 m.a.s.l., the
greenhouse experiment lasted approximately 3 months. The results show that
the presence of ARD causes its adjacent areas have high concentrations of
metals, which are accumulated by the plants that are growing in those areas.
About the phytoremediation experiment in greenhouse, it was determined that
the application of biochar significantly influences the increase of pH in the
substrate, while, in the accumulation of metals, there were significant differences
by the dosage of 1% biochar in concentrations of Cu for Werneria nubigena and
Paranephelius ovatus. Regarding the phytoremediation potential of the plants
evaluated in the experiment, these had specific variations in each analyzed metal.
On the other side, through an analysis of the variation of metal concentration from
the beginning to the end of the experiment, it was determined that Calamagrostis
spp. presented a significant increase of Cu and Al in its aerial part, while,
Werneria nubigena and Paranephelius ovatus presented significant increases of
Fe, Mn, Zn and Cu in their radicular parts. Finally, it is concluded that the
phytoremediation capacity of high Andean plants is modified after being
submitted to a soil with higher concentration of metals or different biochar
concentrations. Furthermore, biochar dosages modify the physical-chemical
characteristics of the soil; thus generating that the plants under study change
their phytoremediation potential from stabilizer to extractor or in the opposite
direction.
Keywords: Phytoremediation, Heavy metals, High Andean plants, Biochar, Acid
Rock Drainage.
18
INTRODUCCIÓN
19
Una vez que el metal pesado contamina el suelo, persiste en él durante muchos
años debido a su naturaleza no biodegradable y además puede retenerse en el
suelo cambiando de un estado de oxidación a otro (Shah y Daverey 2020). Esta
situación empobrece la calidad del suelo y supone un riesgo permanente para el
funcionamiento de los ecosistemas, la producción de alimentos, las actividades
económicas y la salud humana (Chang Kee et al. 2018).
Ante esta problemática es importante proponer la aplicación de medidas de
remoción de contaminantes y de recuperación de estos ambientes
contaminados, tales como la fitorremediación. Es por ello, que el presente
proyecto propone la identificación y la evaluación de tres especies vegetales
altoandinas con potencial fitorremediador, que se desarrollan en un área de DAR
de la microcuenca Quillcayhuanca, para luego probar si su capacidad de
traslocación, bioacumulación y/o bioconcentración son potenciados con biochar
de pino.
Por lo tanto, la presente investigación tiene como meta evaluar la capacidad
fitoremediadora de tres especies vegetales altoandinas asistidas con biochar en
suelos contaminados por DAR.
20
causando toxicidad aguda y crónica en los seres vivos (Kumar Gautam et al.
2016), además, que algunos de estos son altamente tóxicos para los humanos
inclusive en cantidades mínimas (Shah y Daverey 2020).
Por otro lado, estudios como los de Palomino Cadenas (2007); Miguel et al.
(2013); Loayza Muro (2014); Jara-Peña et al. (2017) y Chang Kee et al. (2018)
demuestran que existen alrededor de 17 especies de plantas altoandinas (Tabla
6) que tienen la capacidad de sobrevivir y adaptarse a estas condiciones de altas
concentraciones de metales en la microcuenca de Quillcayhuanca y otros
lugares en Huaraz, es decir, plantas con potencial fitorremediador que podrían
ser utilizadas en sistemas de biorremediación.
De otro lado, las investigaciones de Sun, Sha y Chunming (2018) y Zhang et al.
(2019) mostraron que el biochar es una alternativa prometedora para potenciar
la capacidad fitoremediadora de diversas plantas por lo que se justifica el uso de
biochar en la presente investigación, mientras que la elección del pino cómo
materia prima de biochar se sustenta en el estudio de Suliman et al. (2017) donde
demuestran que el biochar producido a partir de madera de pino influyen en el
crecimiento de las plantas en contraste con el blanco. Asimismo, investigaciones
cómo las de Huff, Kumar y Lee (2014) y Kalderis et al. (2020) demuestran la
efectividad del biochar producido a partir de residuos de pino para la adsorción
de contaminantes orgánicos e inorgánicos. Cabe resaltar que el pino es una
especie introducida y altamente usada en la provincia de Huaraz por lo que si en
algún futuro se pretende producir biochar en esta provincia existirá ya materia
prima disponible en el área.
Ante esta problemática se plantean las siguientes preguntas.
21
- ¿Cuál es la dosificación adecuada de biochar para asistir a la fitorremediación
de tres especies vegetales altoandinas plantadas en macetas con suelos
contaminados por drenaje ácido de roca?
1.3. Objetivos
22
las condiciones climáticas para el campamento durante las salidas de campo
fueron adversas.
2.1. Antecedentes
23
- Biochar facilitated the phytoremediation of cadmium contaminated
sediments: Metal behavior, plant toxicity, and microbial activity.
(Gong et al. 2019) Este estudio buscó remediar sedimentos contaminados
con Cd del Río Xiangjiang en Changsha, China, aplicando biochar de
residuos de té en ramio (Boehmeria nivea); se aplicaron distintas dosis de
biochar a la planta mejorando así la capacidad de acumulación de Cd y
traslocación en las plantas; la aplicación de biochar en bajas dosis promovió
el crecimiento de la planta y mitigar el estrés oxidativo producto la toxicidad
inducida por el Cd. Estos hallazgos demostraron que el biochar a bajas
concentraciones podría mejorar la eficiencia de la fitorremediación y mitigar
la toxicidad inducida por Cd para plantas y microbios en sedimentos
contaminados con Cd.
24
2.1.2. A nivel Nacional
25
- Accumulation of heavy metals in Calamagrostis rigida (Kunth) Trin. ex
Steud. (Poaceae) and Myriophyllum quitense Kunth (Haloragaceae)
evaluated in four high Andean wetlands of Peru.
(Jara-Peña et al. 2017) Este estudio fue realizado en las lagunas de
Yanamate, Quiulacocha (Región Pasco), Ticticocha y Yuracmayo (Región
Lima), del Perú central. Se determinó que Calamagrostis rigida y
Myriophylum quitense son las especies nativas que acumulan metales
pesados en mayor cantidad en tejido radicular en comparación del tejido
foliar, por consiguiente, estas especies serían consideradas como
fitoestabilizadoras de metales pesados. La mayor acumulación de Cd, Cu, Zn
y Pb en todas las lagunas la obtuvo C. rigida; mientras que M. quitense fue
registrada solamente en la laguna Ticticocha y en sus tejidos se obtuvieron
los menores valores de acumulación de los metales, es importante mencionar
que la contaminación se produjo por drenajes ácidos de mina.
26
2.2. Bases teóricas
2.2.1. Metales
Los metales son todas las sustancias y/o elementos químicos caracterizados por
tener una alta conductividad eléctrica, tanto como su maleabilidad, ductilidad,
flexibilidad y su alta reflectividad a la luz; los metales tienen estas propiedades
debido al enlace metálico que poseen, sin embargo, pueden diferir ampliamente
en su reactividad química (Luna Solano 2018). Aproximadamente tres cuartos
de todos los elementos conocidos son metales y los más abundantes en la tierra
son el aluminio, hierro, calcio, sodio, potasio y manganeso; además, la presencia
de cada uno de estos tiene la capacidad de beneficiar, molestar y hasta ser
tóxico, dependiendo de la concentración en la que se encuentren (BRITANNICA
2020).
2.2.1.1. Metales pesados
27
tóxicos” generen afecciones, se toman en cuenta ciertos umbrales establecidos
en normativas nacionales e internacionales (Dueñas Salas 2015; Vega Picon
2018).
2.2.1.2. Biodisponibilidad y movilidad de metales pesados en el suelo
Los suelos con menor cantidad de materia orgánica son muy susceptibles
a la contaminación por metales traza, se conoce, que la adición de materia
28
orgánica al suelo afecta a la inmovilización del metal debido a la capacidad
de retención de la propia materia orgánica, mostrando efectos
beneficiosos en la disponibilidad de metales (Shah y Daverey 2020); por
ejemplo, metales pesados como Co, Cu, Hg, Ni, Pb y Zn exhiben
afinidades bastante altas con la materia orgánica llegando a formar
complejos solubles e insolubles, esto debido a que la materia orgánica
tiene la capacidad de intercambio de cationes y complejación, la
formación de estos complejos organometálicos potencia la toxicidad de
los metales pesados, lo que facilita su solubilidad, disponibilidad,
dispersión y por ende su remediación (Benigno Vega 2018).
Neutro o
Sr, Ba, Cu, Cd, Cr-
débilmente ácido Pb 3+6 Zn, V+5, As+5
, Mo+4, Co-2+3
(pH 5.5 – 7.5)
Alcalino o
fuertemente
Pb, Ba, Co Zn, Ag, Sr, Cu, Cd Mo+6, V+5, As+5
alcalino (pH 7.5 -
9.5)
29
- Potencial oxidación - reducción
Baja Pb Pb Pb -
- Textura y estructura
30
- Capacidad de intercambio catiónico (CIC)
- Contenido de humedad
El contenido de humedad de los suelos es un factor importante que
gobierna la biodisponibilidad y movilidad de metales a través de
reacciones de oxidación-reducción. Bajo condiciones reductoras se
pueden formar sulfuros de metales, que son bastante insolubles, por lo
que la movilidad y biodisponibilidad son considerablemente menores que
las esperadas bajo condiciones oxidante (Corpus Quiroz 2018; Benigno
Vega 2018).
- Óxidos de Fe y Mn
31
- Carbonatos
- Quelatos
32
2.2.1.3. Efecto de los metales pesados en la salud
Para comprender de qué manera los metales presentes en las aguas y suelos
pueden generar afecciones a nuestro organismo, necesitamos saber un poco
más en qué estado ingresan, tiempo de exposición, concentración, y cómo salen
del mismo, además no todas las sustancias tóxicas afectan en igual magnitud a
todos los órganos con los que tienen contacto, sino que, cada órgano es
susceptible de ser dañado por ciertos químicos de acuerdo a las características
de los mismos y el tiempo de exposición (Torres Saavedra 2018; Soriano
Figueroa 2018).
33
La concentración de contaminantes en el cuerpo de una persona, se expresa
frecuentemente en unidades de peso por peso o en unidades de peso del
contaminante por volumen de sangre, esto debido a que los metales ejercen sus
efectos de muchas maneras, tanto en la sangre como en las células (Nava Ruíz
y Méndez Armenta 2011), tal y como se observa en la tabla 3.
34
Tabla 3. Metales pesados en el cuerpo humano.
PRINCIPALES NIVEL
METAL SISTEMAS Y ÓRGANOS PRINCIPALES EFECTOS EN LA SALUD PERMITIDO EN
AFECTADOS SANGRE (mg/L)
Perforación del tabique nasal, cáncer pulmonar, neuropatía periférica,
Sistema nervioso dermatomas, cáncer de piel, irritación de las mucosas, conjuntivitis,
ARSÉNICO 0.05
pulmonar, Piel bronquitis, disnea, vómito, diarreas, edema facial, calambres, daño
neuronal reacciones cardiovasculares.
Proteinuria, glucosuria, osteomalacia, aminociaduria, neumonitis, edema
CADMIO Riñones, Pulmones 0.01
pulmonar, vómitos, diarrea y dolor abdominal, enfisema.
CROMO Pulmones Úlcera, perforación del tabique nasal y cáncer pulmonar. 0.05
Sistema nervioso, Convulsiones, calambres y espasmos que causan la muerte,
COBRE 0.25
Pulmones enfermedad de Wilson e insomnio.
Proteinuria, glucosuria, osteomalacia, aminociaduria, enfisemia, tumores
Sistema nervioso y cerebrales, pérdida de apetito y peso, alteraciones psíquicas,
MERCURIO 0.00003
riñones convulsiones, irritaciones cutáneas, anemia, hipertensión, insuficiencia
renal.
NIQUEL Pulmones, Piel Cáncer bronquial, alergias, rinitis, sinusitis y enfermedades respiratorias. 0.2
Encefalopatía, neuropatía periférica, trastornos nerviosos centrales,
Sistema nervioso, anemia, ataxia, malestar general, confusión, dolor de cabeza,
PLOMO Sistema Hematopoyético, irritabilidad, difusión motriz, convulsiones, cambios de personalidad, 0.006
Riñones, Tejido óseo debilidad en las extremidades y paréstesis, insuficiencia renal, cólico,
dolores musculares, calambres.
MANGANESO Sistema nervioso Neuropatías centrales y periféricas. 0.015
Sistema nervioso y Desorden en el sistema nervioso central, disminución de la vista,
ESTAÑO -
sistema pulmonar neumoconiosis.
Tejido ósea, hígado y Inhibición del desarrollo de glóbulos blancos, depresión, letargo, signos
ZINC 0.8
glóbulos blancos neurológicos y aumento de la sed.
Fuente: Adaptado de (ATSDR 2000; Rodriguez Senen 2012; Mahurpawar 2015; Tasharrofi et al. 2018)
35
2.2.1.4. Metales pesados en las plantas
36
las distintas estrategias que pueden adoptar las plantas frente a la presencia de
metales en su entorno son las de excluir, acumular e indicar.
Según Medina Marcos y Montano Chávez (2014); Dueñas Salas (2015) y Riffo
Estay (2016) se denomina a una planta cómo exclusora cuando la planta
restringe la entrada o traslocación de metales hacia las hojas, permitiéndole a la
planta vivir en suelos con elevadas concentraciones de metales; se les denomina
indicadoras aquellas que sus concentraciones de absorción y traslocación
reflejan la concentración del metal en el suelo, pero además presentan síntomas
de toxicidad; se les denomina acumuladoras aquellas que sus concentraciones
de absorción y traslocación reflejan la concentración del metal en el suelo, sin
presentar ningún síntoma de toxicidad; además existen las especies
hiperacumuladora, siendo las plantas que incrementan activamente la
concentración de metales en sus tejidos sin presentar algún síntoma de
toxicidad.
Los órganos de las plantas difieren en su capacidad para acumular metales, es
decir que las raíces, tallos, hojas, frutos y semillas de las plantas presentan
diferentes niveles de concentración y acumulación de metales pesados; cuando
la fuente de metales pesados es el suelo, en general los niveles decrecen en el
orden: raíces > tallos > hojas > frutos > semillas (Medina Marcos y Montano
Chávez 2014).
Los procesos fisiológicos en que ingresan los metales a las plantas se pueden
dividir en interacciones, es decir, la interacción suelo – raíz y la interacción
raíz – parte aérea:
37
excreción de ácidos orgánicos. La acidificación de la rizosfera a través de
la exudación de protones de las raíces también ha demostrado que mejora
la absorción y acumulación de metales (Dan 2001).
Los compuestos orgánicos liberados de las raíces (rizodepósitos o
exudados) influyen en el crecimiento de la comunidad microbiana de la
rizósfera que pueden ser responsables de las diferencias en la estructura
de las comunidades microbianas comúnmente observadas entre la
rizósfera y el suelo. Los microbios del suelo en la rizosfera, incluidas las
rizobacterias son las promotoras del crecimiento de las plantas, las
bacterias que ayudan a micorrizas y hongos micorrízicos arbusculares,
juegan un papel importante en la dinámica de nutrientes, incluidos los
oligoelementos. Por ejemplo, los hongos micorrízicos producen una
glucoproteína insoluble, glomalina, que secuestra el metal (Dan 2001;
Benigno Vega 2018).
38
7
𝐹𝑒𝑆2 + 𝑂2 + 𝐻2 𝑂 → 𝐹𝑒 +2 + 2𝑆𝑂4−2 + 2𝐻 +
2
1 1
𝐹𝑒 +2 + 𝑂2 + 𝐻 + → 𝐹𝑒 +3 + 𝐻2 𝑂
4 4
𝐹𝑒𝑆2 + 14𝐹𝑒 +3 + 8𝐻2 𝑂 → 15𝐹𝑒 +3 + 2𝑆𝑂4−2 + 16𝐻 +
𝐹𝑒 +3 + 3𝐻2 𝑂 → 𝐹𝑒(𝑂𝐻)3 + 3𝐻 +
𝐹𝑒 +3 + 2𝐻2 𝑂 → 𝐹𝑒𝑂𝑂𝐻 + 3𝐻 +
39
2.2.3. Biorremediación
40
Bio-fila
Hilera
Ex situ
Bioreactores
Aplicaciones agrícolas
Técnicas de
biorremediación
Deslizamiento biológico
Atenuación natural
Bioventilación
In situ
Mejoradas Bioesparcimiento
Fitorremediación
2.2.4. Fitorremediación
41
Figura 2. Representación esquemática de los distintos mecanismos de fitorremediación.
Fuente: Extraído de (Medina Marcos y Montano Chávez 2014)
42
Las plantas captan y modifican los
contaminantes o compuestos
Fitovolatilización Aguas residuales y suelos.
orgánicos y los liberan a la
atmósfera con la transpiración.
Fuente: Adaptado de (Arias Martinez et al. 2010; Medina Marcos y Montano Chávez
2014; Mendoza, Salazar y Bravo 2016).
Existen factores que permiten conocer la capacidad que tienen las plantas para
absorber metales y traslocarlos del suelo a la parte aérea, tales como el factor
de bioconcentración y el factor de traslocación.
2.2.5.1. Factor de bioconcentración (BCF)
43
- Si FBR < 1, la planta es exclusora.
- Factor de bioconcentración en la parte aérea de la planta
(BCFaérea o FBA):
Es la proporción del elemento contenido en la parte aérea de la planta con
respecto al suelo
- Si FBA >1, la planta es potencialmente hiperacumuladora.
- Si FBA < 1, la planta es exclusora.
POTENCIALMENTE [𝑚𝑒𝑡𝑎𝑙𝑟𝑎í𝑧 ]
FBR EXCLUSORA ACUMULADORA
HIPERACUMULADORA /[𝑚𝑒𝑡𝑎𝑙𝑠𝑢𝑒𝑙𝑜 ]
POTENCIALMENTE [𝑚𝑒𝑡𝑎𝑙𝑎é𝑟𝑒𝑎 ]
FBA EXCLUSORA ACUMULADORA
HIPERACUMULADORA /[𝑚𝑒𝑡𝑎𝑙𝑠𝑢𝑒𝑙𝑜 ]
Fuente: Adaptado de (Dueñas Salas 2015; Medina Marcos y Montano Chávez 2014;
Riffo Estay 2016)
44
estudiadas y utilizadas en fitorremediación dentro de la zona de estudio. En esta
lista se puede observar el tipo de contaminación en el cual fueron estudiadas las
plantas, los cuales son el Drenaje Ácido de Mina (DAM) y el Drenaje Ácido de
Roca (DAR), ambos son aguas ácidas, con elevadas concentraciones de
metales, sulfatos, y altos niveles de sólidos disueltos totales, la principal
diferencia entre ambas es que el DAM es generado por los procesos mineros,
mientras que, el DAR es generado de forma natural debido a la interacción de la
roca desnuda de glaciar (producto de la desglaciación) con el oxígeno y el agua.
Tabla 6. Lista de especies de plantas altoandinas con potencial de fitorremediación.
ESPECIES CON POTENCIAL DE FITORREMEDIACIÓN
N° METALES
ÁREA DE CONTAMI-
ESPECIE FAMILIA ANALIZA- REFERENCIA
ESTUDIO NACIÓN
DOS
(León
Menacho
Mesapata
Achyrocline Cd, Cu, 2017; Loayza
1 Asteraceae Microcuenca DAM, DAR
alata Ni, Pb, Zn Muro 2018;
Quillcayhuanca
Chang Kee
et al. 2018)
(Corpus
Quebrada Quiroz 2018;
Calamagrostis Yanayacu, Cd, Cu, Loayza Muro
3 Poaceae DAM, DAR
recta Microcuenca Ni, Pb, Zn 2018; Chang
Quillcayhuanca Kee et al.
2018)
Calamagrostis Microcuenca Cd, Cu, (Loayza Muro
4 Poaceae DAR
brevifolia* Quillcayhuanca Pb, Zn 2018)
Humedal de
Mesapata y
Calamagrostis
6 Poaceae Huancapetí,
ligulata (Miguel et al.
Microcuenca
Quillcayhuanca 2013;
Al, As, Cd,
Palomino
DAM, DAR Cu, Pb,
Cadenas
Humedal de Zn, Fe
2007; Loayza
Mesapata y Muro 2018)
Juncus
7 Juncaceae Huancapetí,
imbricatus*
Microcuenca
Quillcayhuanca
45
(Corpus
Quiroz 2018;
Huancapetí,
Festuca Cd, Cu, Loayza Muro
8 Poaceae Microcuenca DAM, DAR
glyceriantha Ni, Pb, Zn 2018; Chang
Quillcayhuanca
Kee et al.
2018)
Huperzia
9 Lycopodiaceae
crassa*
Medicago Microcuenca Cd, Cu, (Loayza Muro
10 Fabaceae DAR
polymorpha* Quillcayhuanca Pb, Zn 2018)
Festuca
11 Poaceae
dolichophylla
(Palomino
Humedal de Cadenas
Juncus Mesapata, Cd, Cu, 2007; Loayza
12 Juncaceae DAM, DAR
bufonius Microcuenca Pb, Zn, Fe Muro 2018;
Quillcayhuanca Chang Kee
et al. 2018)
Planta
Polimetálica
Medicago Mesapata, Cd, Cu,
14 Fabaceae DAM, DAR
lupulina Collahuasi Ni, Pb, Zn (Torres
Microcuenca Saavedra
Quillcayhuanca 2018; Loayza
Muro 2018;
Planta Chang Kee
Polimetálica et al. 2018)
Penicetum Cd, Cu,
15 Poaceae Mesapata, DAM, DAR
clandestinum Ni, Pb, Zn
Microcuenca
Quillcayhuanca
(Palomino
Scirpus Humedal de Cd, Cu,
16 Cyperaceae DAM, DAR Cadenas
olneyi* Mesapata Pb, Zn, Fe
2007)
Quebrada (Loayza Muro
Werneria Yanayacu DAR Cd, Cu, 2018; Chang
17 Asteraceae
nubigena* Microcuenca DAM Pb, Zn Kee et al.
Quillcayhuanca 2018)
*Plantas altoandinas con poca investigación
Metales priorizados por INAIGEM: Al, Cu, Fe, Mn y Zn.
DAR: Drenaje Ácido de Roca
DAM: Drenaje Ácido de Mina
Fuente: Elaboración propia.
46
2.2.7. Biochar
2.2.7.1. Definición
47
2.2.7.2. Aplicaciones y propiedades del biochar
48
et al. (2019) impregnó de MgO a un biochar producido a partir de tuza de maíz
para la inmovilización de Pb en el suelo.
Las propiedades y/o características físicas y químicas de un biochar dependen
del proceso mediante el cual fue producido, existen relaciones atómicas como la
H/C y O/C que sirven para estimar la estabilidad de las enmiendas producidas,
las cuales se relacionan directamente con el contenido de grupos funcionales
(grupo carboxilo, hidroxilo, etc.) presentes en la materia carbonosa y que afecta
a la capacidad de intercambio catiónico (Milesi Delaye et al. 2016), además es
importante determinar los niveles de N, P, K, pH, C, H, O, S y la conductividad
eléctrica del biochar, ya que estos influyen directamente en la efectividad de su
aplicación (Fow Esteves y Camino Tenorio 2018).
2.2.7.3. Procesos de producción del biochar
- Pirólisis
El proceso de pirólisis se puede dividir en: lenta, rápida y flash, la
diferencia entre estos son las condiciones del proceso que implican los
tiempos de residencia, la velocidad de calentamiento, el tamaño de
partícula y la temperatura (Canabarro et al. 2013), conduciendo a la
producción de aceite líquido útil, gases y productos sólidos (Goyal, Seal y
Saxena 2008). Esta facilidad para combinar la temperatura y los tiempos
de residencia hace que la pirólisis sea un proceso muy versátil, lo que ha
permitido el desarrollo de muchas posibilidades tecnológicas diferentes.
En general, los procesos de pirólisis se diferencian entre sí en cuanto a la
rapidez con la que se eleva la temperatura (Novotny et al. 2015).
49
PIROLISIS
(300 a 1000°C)
RECEPCIÓN Y
BIOMASA SECADO ALMACENAMIENTO PIRÓLISIS PRODUCTOS
DE BIOMASA
Residuos: TIPOS
Forestales
Agrícolas
Industriales
Urbanos
TAMIZADO MOLIDO FINO LENTA RAPIDA FLASH
LÍQUIDO
GAS
- Carbonización hidrotérmica
La carbonización hidrotérmica (HTC) de la biomasa tiene lugar en el agua
a temperaturas elevadas (160-800 °C). Dado que la temperatura del agua
está por encima de 100 °C, también hay que elevar la presión de acción
(más de 1 atm) a la corriente principal en el agua en forma líquida (Qian
et al. 2015), la HTC tiene como principal fin la producción de aceite y
líquidos.
50
El rendimiento de carbón de la biomasa de baja temperatura HTC varía
de 30% a 60% dependiendo de las propiedades del material de
alimentación, la temperatura y la presión de reacción. Dado que HTC
requiere agua, este puede ser un método rentable de producción de
biocarbón para biomasas con alto contenido de humedad.
PROCESOS HIDROTÉRMICOS
RECEPCIÓN DE LA INTRODUCCIÓN AL
TRITURACIÓN LAVADO
BIOMASA REACTOR
P
R
O VERTIMIENTO DEL
BIOCARBON EN LAS ENFRIAMIENTO DE LA EXTRACCIÓN DE LA CARBONIZACIÓN
C
BALSAS DE SALIDA DEL BIOMASA BIOMASA HIDROTERMAL
E REACTOR
S
O PRODUCTO
FILTRACIÓN
PRODUCTOS LÍQUIDO
GASIFICACIÓN
(700 a 900°C)
INTRODUCCIÓN AL
SECADO
REACTOR GASIFICACIÓN
BIOMASA
RECEPCIÓN DE LA
TRTURADO SÓLIDO LÍQUIDO GAS
BIOMASA
BIOCARBÓN
51
Estudios muestran un rango entre 18% y 77% (Inyang et al. 2010; Zhang
et al. 2013) para la producción de biochar mediante pirolisis lenta, 12% y
60% (Agblevor et al. 2010; Kim et al. 2012) para pirolisis rápida, 30% y
60% (Poerschmann et al. 2013; Kruse, Funke y Titirici 2013) para
carbonización hidrotermal y 10% (Meyer, Glaser y Quicker 2011) para
gasificación, por lo que la opción más conveniente para producir biochar
es mediante pirólisis lenta.
2.2.7.4. Tecnologías para la producción de biochar
Debido a que desde mediados del 2017 se conoce que la producción de biochar
mediante pirólisis lenta es la más adecuada la Iniciativa Internacional del Biochar
y otros investigadores se ha encargado de difundir distintas metodologías para
una producción adecuada basadas en experiencias; por ejemplo, los sistemas
de producción de gasificación y pirólisis pueden ser desarrollados como
unidades móviles o estacionarias, a nivel local o regional, las unidades de
pirólisis y gasificación pueden ser operadas por cooperativas o industrias más
grandes, y pueden procesar hasta 4.000 kg de biomasa por hora, mientras que
los sistemas de gasificación y pirólisis a pequeña escala que pueden ser
utilizados en granjas o por pequeñas industrias están disponibles
comercialmente con insumos de biomasa de 50 kg/hr a 1.000 kg/hr (IBI 2018).
Hasta la fecha, las principales tecnologías utilizadas en las unidades que caen
dentro de esta categoría son las unidades de autoclaves; las unidades TLUD
(Top Lit Up Draft) y los hornos de doble tambor (IBI 2018), como es el caso de
Guerra Laura (2015) que construyo un horno diseño común de dos tambores
cilíndricos destinados para la producción de biochar en lotes de pequeñas
cantidades para fines de análisis e investigación (Figura 7a), o el caso de
Iglesias Abad (2018) que produjo biochar de dos maneras, la primera fue una
producción bajo tierra la cual se basaba en el procedimiento de elaboración de
carbón de las carbonerías de la zona de estudio (Figura 7c) y la segunda
producción mediante la construcción de un horno tipo retorta y de doble cámara
basándose en un diseño propuesto por el Departamento de Montes de la FAO
(Figura 7b); obteniendo resultados positivos en ambas investigaciones.
52
a b c
Figura 7. Técnicas de producción de biochar (a. producción en un horno de doble tambor,
b. producción en un horno de retorta y doble tambor, c. producción bajo tierra)
Fuente: Extraído de (Guerra 2015; Iglesias Abad 2018)
Existen otras técnicas para la producción de biochar que son validadas por el IBI
(2018) y Lehmann y Joseph (2009) en el libro “Biochar for Environmental
Management”, como es el caso de Zegarra Torres (2015) que utilizó un horno
de barro el cual tenía un orificio por donde ingresaba la biomasa y una vez
encendida ese oficio era sellado con barro, el biochar producido fue a partir de
restos de ramas y vísceras de pescado (Figura 8a), o como es el caso de Ithaka
Institute (2014) quienes desde el 2014 vienen promoviendo una técnica de
producción de biochar denominada “KON-TIKI” (Figura 8b) la cual consta de una
estructura metálica en forma de cono invertido y produce biochar mediante
oxigenación controlada, es decir, se realiza una primera carga la cual se prende
hasta que arda lo suficiente para que no se apague, luego se añade otra carga
encima de la anterior y ésta última carga evitará el ingreso de oxígeno al cono,
finalmente se ingresan cargas de biomasa la estructura metálica hasta culminar,
es una metodología ampliamente probada, de bajo costo, que ha obtenido
biochar de buena calidad, sin generar emisiones contaminantes (debido al
control de la selección de biomasa) al medio ambiente y valores de pH
relativamente altos lo cual es ideal para suelos ácidos Eurofins (2014).
a b
Figura 8. Técnicas de producción de biochar (a. C
producción en horno de barro, b. producción
en KON-TIKI).
Fuente: Extraído de (Zegarra Torres 2015; Ithaka Institute 2014)
53
Como se puede observar en la Figura 8, en las técnicas mostradas no se puede
controlar la temperatura de producción de biochar, sólo se puede monitorear, las
técnicas mostradas fluctúan entre 500°C a 750°C durante la producción del
biochar, estas temperaturas dependen la biomasa utilizada durante la
producción; existen hornos con tecnología más avanzada donde se puede
controlar el tiempo de residencia y la velocidad de calentamiento, con ingreso se
N2 para lograr desplazar al oxígeno por completo, sin embargo, los costos para
construir ese tipo de hornos son relativamente altos, un ejemplo de estos hornos
es el caso del pirolizador de flujo continuo (Figura 9a) usado por CINCIA (2018)
para la producción de biochar a partir de cáscaras de coco para aportar a la
reforestación en Madre de Dios, este horno tiene la capacidad de controlar un
nivel máximo de temperatura y además controlar la velocidad de calentamiento
obteniendo un biochar producido bajo parámetros de producción controlados;
este tipo de hornos también pueden ser móviles (Figura 9b) y fueron diseñados
con la finalidad de evitar trasladar grandes cantidades de biomasas a una planta
de producción y producir biochar de manera segura y controlada en distintos
lugares (IBI 2010).
a b
C 9. Hornos de producción de biochar
Figura C de flujo continuo, b. horno de
(a. pirolizador
retorta móvil).
Fuente: Extraído de (CINCIA 2018; IBI 2010)
54
descomposición termoquímica de la biomasa, la lignina y celulosa se degradan
y pueden producir compuestos fenólicos, como los hidrocarburos poli aromáticos
(HAP) y las dioxinas, los cuales representan un riesgo potencial para la biota del
suelo (Garlapalli, Wirth y Reza 2016); es por ello que previamente a su aplicación
en suelos se necesita desarrollar pruebas de toxicidad que sean cortas en tiempo
y fiables en resultados, por ejemplo en una investigación realizada por Olszyk
et al. (2018) se desarrollaron pruebas rápidas para detectar los efectos de seis
tipos de biochar en la germinación de las semillas en dos tipos de suelo
analizando las propiedades el biochar en laboratorio; mientras que, en un artículo
de revisión Zheng et al. (2018) demuestra la cantidad de casos en que el biochar
no resultó beneficioso en su aplicación, además de clasificar estas situaciones
por cada contaminante hallado y cómo influyo en el desarrollo del experimento,
una de sus conclusiones más resaltantes fue que se deben proponer varias
pruebas biológicas simples y rápidas, como la prueba de germinación y la prueba
de evitación de lombrices, para verificar rápidamente la calidad y la seguridad
del biochar en aplicaciones prácticas, ante esa premisa se vuelve necesario y
obligatorio realizar bioensayos de germinación y evaluación del desarrollo de la
plántula.
Los bioensayos de germinación y evaluación del desarrollo de la plántula se
proponen como un método rápido para evaluar la toxicidad del biochar,
previniendo que éste afecte al suelo, el desarrollo de alguna planta y/o cultivo;
las pruebas que sirven para descartar la toxicidad del biochar son propuestas
inicialmente por investigadores relacionados a la Iniciativa Internacional del
Biochar, en el boletín técnico #101 realizado por Major (2011) menciona una
serie de pasos para descartar cualquier tipo de toxicidad en el biochar mediante
pruebas rápidas con semillas de lechuga (Lactuca sativa L.), dicha prueba
consiste en mezclar el biochar con el suelo, pudiendo ser la mezcla a usar en el
proyecto o no, y propone colocar en cada tratamiento alrededor de 20 semillas
de lechuga por contenedor, luego mantener el suelo a un nivel de humedad
estandarizado hasta poder observar el crecimiento de las plántulas de lechuga,
finalmente cuando haya concluido la prueba, se procede a contar las plántulas
de lechuga de cada tratamiento incluyendo el “blanco” o “control”, comparar y
verificar que el número de semillas germinadas en el suelo combinado con
biochar sea mayor o igual al número de semillas germinadas en la prueba de
control, con ese resultado basta para determinar algún tipo de toxicidad en el
biochar, sin embargo la investigación realizada por Sobrero y Ronco (2004)
denominado “Ensayo de la toxicidad aguda con semillas de Lactuca sativa”
muestra pruebas donde se mide el efecto fito-tóxico de compuestos puros en el
desarrollo fisiológico de las plántulas, en esta prueba se miden y/o calculan
parámetros cómo el porcentaje de inhibición en la germinación y la inhibición en
la elongación de la radícula y del hipocólito, según Cuevas Díaz et al. (2015) las
55
pruebas de toxicidad aguda con semillas evalúan los efectos adversos de los
contaminantes en el proceso de germinación y en el desarrollo de las plántulas
durante los primeros días de crecimiento, tal y como se observa en el
experimento realizado por Rodríguez Romero et al. (2014) donde calculan
índices de germinación y elongación radical en las plántulas de Lactuca sativa L.
para mejorar los resultados de biomonitoreos ambientales de calidad de agua,
índices sencillos y rápidos de calcular que brindan información sustancial sobre
la toxicidad de algún elemento y pueden aplicarse al suelo, tras la revisión
bibliográfica de metodologías para evaluar la toxicidad de compuestos mediante
pruebas en plántulas de Lactuca sativa L. se formuló una metodología que busca
adaptar e integrar los índices de diferentes métodos de determinación de la
toxicidad para los casos de aplicación de biochar a fin de generar una prueba
rápida de determinación de la toxicidad del biochar y que además genera datos
suficientes para determinar un rango óptimo de aplicación en una investigación
futura de mayores dimensiones.
56
Los beneficios potenciales de la aplicación del biochar en la fitoestabilización se
pueden resumir en la Figura 10. La superficie de carga negativa del biocarbón y
la naturaleza alcalina pueden adsorber y retener iones metálicos tóxicos por
diferentes mecanismos, además, el biochar, también favorece un ambiente más
favorable del suelo para los microorganismos benéficos y el desarrollo de las
raíces de las plantas al liberar lentamente los nutrientes y mantener buenas
estructuras del suelo (Sun, Sha y Chunming 2018).
57
Existen fuentes que aceleran el calentamiento global y están alterando el clima
a escala global (IPCC 2014). Según Olmo (2016) la contribución principal para
el calentamiento global son en su mayoría las emisiones de óxidos de nitrógeno
procedentes de la actividad microbiana del suelo (nitrificación y desnitrificación)
y descomposición de la materia orgánica, como también las emisiones
antropogénicas de CO2 y CH4 (Beesley et al. 2011).
Existen numerosos trabajos que demuestran el cambio en los diferentes
componentes climáticos a nivel global, regional y local, del mismo modo sobre
los cambios que se vienen dando en el ámbito de la Cordillera Blanca con
respecto a las variables climáticas como el incremento en la temperatura, con
una aceleración a partir de la segunda mitad de la década de 1970, cambios
zonales en el régimen de precipitación y el proceso de desglaciación que
repercute en la disminución tanto de la masa como de la superficie de los
glaciares y en la provisión de agua para la población en las partes bajas, entre
otros (Reyes Nolasco 2018).
Al igual que en las montañas de todo el mundo, los glaciares andinos tropicales
están experimentando una pérdida de masa que demuestra una evidencia
categórica del cambio climático mundial y que suscita preocupación por el
suministro sostenible de agua; los análisis muestran que el forzamiento climático
es complejo y puede variar según la escala en estos entornos de baja latitud
(Mark et al. 2017); los modelos regionales pronostican que la magnitud del
cambio climático en los altos Andes Tropicales será uno de los más graves a
nivel mundial, comparándola con los cambios en las latitudes altas del hemisferio
norte, particularmente en lo que se refiere al calentamiento a grandes alturas; lo
diferente en los Andes Tropicales son los impactos directos sobre las vidas y el
sustento de millones de personas económicamente vulnerables y que dependen
de los bienes y servicios que le ofrecen estos ecosistemas; principalmente sobre
la disponibilidad de agua (Vuille et al. 2017; Reyes Nolasco 2018); la variable de
referencia registrada en el Perú, en la que podemos guiarnos para saber si hay
cambio climático es la temperatura ambiental, Reyes Nolasco (2018) indica que
desde 1948 a 1976, las series temporales de temperatura media muestran un
comportamiento similar, siendo a partir del año 1977, que se produce un cambio,
en la tendencia, que se manifiesta en un incremento que va de acuerdo con los
cambios detectados en otras regiones del planeta y que para el caso de la
Cordillera Blanca significó un incremento de 0.5 grados.
El deshielo en la Cordillera Blanca está dejando expuestas a la intemperie rocas
mineralizadas, que al oxidarse producen drenaje ácido y liberan metales desde
las cabeceras de cuenca hasta los ríos, altera la calidad del agua, del suelo y del
ambiente en general, modificando los ecosistemas de montaña y por ende
58
perjudicando a los pobladores que se benefician de este recurso (Loayza Muro
2014).
2.3.2. Desglaciación y cambio climático
59
que generen o puedan generar riesgos de contaminación de suelo (Avelino
Carhuaricra 2013).
En ese sentido, el ECA-Suelo es una medida que establece el nivel de
concentración o el grado de elementos, sustancias o parámetros físicos,
químicos y biológicos; que es necesaria ya que permite promover acciones de
prevención y remediación ambiental en varios lugares del país que tienen suelos
contaminados o con pasivos ambientales como hidrocarburos o minería, que
afectan actualmente la salud y el desarrollo de actividades económicas
competitivas y sostenibles (Avelino Carhuaricra 2013).
El ECA-Suelo vigente fue mediante Decreto Supremo N° 011-2017-MINAM y
comprende los parámetros mostrados en la Tabla 7, se puede observar que
dicha normativa nacional no considera valores de pH, conductividad eléctrica en
el suelo y la cantidad de metales es reducida por lo que en diferentes trabajos
de investigación se utiliza también la norma canadiense denominada Norma de
Calidad del Suelo para la Protección de la Salud Ambiental y Humana de las
Normas Canadienses de Calidad Ambiental, la cual considera una mayor
cantidad de parámetros aplicables en distintas situaciones y/o realidad y además
es más rigurosa en cuanto valores permitidos Tabla 8.
Tabla 7. Parámetros inorgánicos evaluados en el Estándar de Calidad Ambiental para
suelo en Perú
Usos de suelo
Parámetros Suelo Comercial /
Suelo Suelo residencial /
inorgánicos en mg/kg Industrial /
agrícola Parques
Extractivo
Arsénico 50 50 140
Bario total 750 500 2000
Cadmino 1.4 10 22
Cromo total ** 400 1000
Cromo VI 0.4 0.4 1.4
Mercurio 6.6 6.6 24
Plomo 70 140 800
Cianuro Libre 0.9 0.9 8
Fuente: Extraído de (MINAM 2017)
60
Tabla 8. Norma canadiense para calidad de suelo
Tipo de uso de suelo y textura
Parámetro Agricultura Residencial Comercial Industrial
Grueso Fino Grueso Fino Grueso Fino Grueso Fino
INORGÁNICOS (mg/kg)
Arsénico 12 12 12 12
Cadmio 1.4 10 22 22
Cobre 63 63 91 91
Plomo 70 140 260 600
Mercurio 6.6 6.6 24 50
Níquel 50 50 50 50
Zinc 200 200 360 360
FÍSICO QUÍMICOS
pH 6-8 6-8 6-8 6-8
Conductividad (dS/m) 2 2 4 4
Fuente: Extraído de (Canadian Council of Ministers of the Environment 2007)
61
rápida y exotérmica, con aumento elevado de la temperatura. La biomasa
reacciona con el oxígeno y arde produciendo suficiente energía como para
autoalimentarse, la reacción cede calor al medio, por lo que es exotérmica, y los
productos de la combustión alcanzan altas temperaturas que se ponen
incandescentes, mostrándonos el fenómeno de fuego o llama. Cuando se
queman completamente compuestos orgánicos, el combustible es oxidado
totalmente por el carburante, dando lugar a productos de la combustión (Iglesias
Abad 2018).
Tradicionalmente en la serranía andina, los residuos de biomasa han sido
desaprovechados y en la mayoría de los casos quemados en el mismo lugar sin
ningún control, situación que se ha vuelto muy peligrosa por las características
inflamables de la biomasa, que es susceptible de alta combustión a nivel de:
hojas, ramas y cortezas; acumuladas en el suelo. Al ser una especie cuya
estructura y comportamiento (por ejemplo, rápida acumulación de hojarasca,
desprendimiento de cortezas, aceites volátiles), favorece la propagación del
fuego, siendo propensos a experimentar grandes incendios (Iglesias Abad 2018).
62
forma lenta, sin generación de gases cómo lo haría una combustión y dando
paso a un producto conocido como biochar (IBI 2018).
63
2.4. Definición de términos básicos
- Quelato
Sustancia que forma complejos fuertes con iones de metales pesados
evitando que los metales pesados reacción, por ejemplo, los quelatos
sintetizados por las plantas pueden movilizar metales pesados como el cobre,
el plomo y el cadmio mediante la formación de complejos estables (Dan
2001).
- Ligando
Agente acomplejante que coordina con el átomo central de un metal
formando un complejo coordinante, evitando la reacción del metal (Dan 2001;
Vega Picon 2018).
- Fitosidióforos
Complejo quelante exudado por microorganismos, convierten el ion Fe+3 a
Fe+2 (Dan 2001).
- Efectos neurotóxicos
Son enfermedades reversibles o irreversibles que desarrolla un ser humano
producto del contacto, ingesta, absorción, etc. de algunos metales pesados
como por ejemplo el Hg y Pb (Nava Ruíz y Méndez Armenta 2011).
- Traslocación en la planta
La capacidad que tiene una planta para trasladar metales desde la raíz hacia
la parte aérea (Benigno Vega 2018).
- Schwertmannita
Mineral de color amarillo amarronado, compuesto por óxido de hierro, óxido
de sulfato e hidróxido de agua (Dold et al. 2013).
- Horno de doble tambor
Horno diseñado con dos cámaras internas, una denominada “reactor” donde
ingresa la biomasa y otro donde ingresa la fuente de energía para el
funcionamiento del horno (IBI 2018).
- Toxicidad
Es considerada como la capacidad de cualquier sustancia química para
producir efectos que perjudiquen el desarrollo de algún ser vivo (Sobrero y
Ronco 2004).
- Estándar de Calidad Ambiental (ECA)
Los Estándares de Calidad Ambiental (ECA) establecidos por el MINAM, fijan
los valores máximos permitidos de contaminantes en el ambiente. El
propósito es garantizar la conservación de la calidad ambiental mediante el
uso de instrumentos de gestión ambiental sofisticados y de evaluación
detallada (MINAM 2017).
64
III. HIPÓTESIS Y VARIABLES
3.1. Hipótesis
3.1.1. General
3.1.2. Específicas
65
3.2.1. Operacionalización de las variables
66
Tabla 9. Operacionalización de las variables
DEFINICIÓN
VARIABLES DEFINICIÓN CONCEPTUAL DIMENSIONES INDICADORES UNIDADES
OPERACIONAL
La asistencia del biochar pH -
refiere a la influencia de aplicar Capacidad de intercambio catiónico meq/100g
dicho biochar en el suelo Parámetros Conductividad Eléctrica dS/cm
contaminado por DAR y físico - N %
Se aplicarán
esperar que este mejore la químicos y P2O5 %
distintas
capacidad fitoremediadora de químicos del K2O %
INDEPENDIENTE dosificaciones de
las especies vegetales biochar Materia orgánica %
Asistencia de biochar con el fin de
altoandinas; además se Al, Cu, Fe, Mn, Zn mg/kg
biochar producido a medir su influencia
conoce que el biochar podría C, H, O, N %
partir de residuos de en la capacidad
influir en la adsorción física de Índice de germinación %
pino. fitorremediadora de
metales catiónicos del agua de
las plantas Índice de germinación residual
los poros del suelo, liberación Capacidad de -
altoandinas. normalizado
de nutrientes como N, P, K y germinación de
Ca para la mejora del la enmienda Índice de elongación radical
desarrollo de la planta (Sun, -
residual normalizado
Sha y Chunming 2018).
Concentración de metales en el
mg/kg
Es el tipo de fitoremediación sistema radicular
La capacidad Concentración de metales en la
que realizan las plantas mg/kg
fitorremediadora de biomasa aérea
evaluadas mediante la Capacidad
las plantas se
DEPENDIENTE concentración de metales en fitoremediadora Factor de bioconcentración raíz -
medirá en función a
Capacidad de sus tejidos, factor de de las plantas Factor de bioconcentración parte
los factores de -
fitorremediación de traslocación, factor de nativas aérea
concentración de
tres especies bioacumulación aérea y Factor de traslocación -
metales de las
vegetales bioacumulación radicular. Concentración de metales en el
plantas y su mg/kg
altoandinas Calcular estos factores incluye suelo
desarrollo
tener conocimiento de la Desarrollo Altura de la planta cm
vegetativo durante
concentración de metales en el vegetativo de
el experimento.
suelo. las plantas Longitud de la raíz cm
nativas
Fuente: Elaboración propia.
67
IV. DISEÑO METODOLÓGICO
68
busca determinar la influencia de la aplicación de biochar en la capacidad o
potencial fitorremediador de las tres especies vegetales altoandinas.
69
4.5. Metodología
Para llevar a cabo la colecta de muestras de agua y suelo se realizó una primera
salida hacia el área de estudio. Durante el primer día se realizó el reconocimiento
del lugar y durante el segundo día se colectaron las muestras que a continuación
se detallarán:
4.5.1.1. Muestreo en campo
- Muestreo de agua
- Muestreo de suelo
70
4.5.1.2. Preparación y análisis de las muestras
71
(Tabla 6), esta lista tuvo como principales filtros la aparición de la especie vegetal
en la zona de estudio u otras con condiciones similares (naturales y de
contaminación) y el análisis de los metales en muestras de agua que
continuamente sobrepasan el ECA-Agua en las categorías 3 y 4 según estudios
realizados por la Dirección de Investigación en Ecosistemas de Montaña (DIEM)
del Instituto Nacional de Investigación en Glaciares y Ecosistemas de Montaña
(INAIGEM) en la Microcuenca Quillcayhuanca, además se agregaron especies
con poca investigación sobre su capacidad fitoremediadora.
72
fin de analizar la concentración de metales y además estudiar su
comportamiento en cuanto a la fitorremediación.
- Las muestras se guardaron en bolsas ziplock y se rotularon
adecuadamente.
- El rotulado consideró la codificación de la muestra y fecha
correspondiente.
- Muestreo de suelo
Las muestras de suelo colectadas fueron puntuales y corresponden al
espacio donde estuvo desarrollándose cada especie vegetal colectada, a fin
de generar las relaciones necesarias para determinar su capacidad
fitorremediadora (Medina Marcos y Montano Chávez 2014). Además, se
utilizó la “GUÍA DE MUESTREO DE SUELOS” propuesta por (MINAM 2014),
dicha guía recomienda tomar muestras superficiales compuestas para
evaluar riesgos a la salud humana o para la flora y fauna.
4.5.2.3. Preparación y análisis de las muestras
73
del metal en el suelo sin mostrar síntomas de toxicidad e hiperacumuladoras a
aquellas que acumulan activamente los metales en sus tejidos; finalmente si la
planta acumula, extrae, inmoviliza, transforma o estabiliza los metales se le
determinará el tipo de fitorremediación que realiza.
Una vez que las especies vegetales altoandinas fueron identificadas y escogidas
según su capacidad fitoremediadora, se procedió a realizar las actividades para
el cumplimiento del objetivo específico 3 “Determinar la dosificación adecuada
de biochar para asistir a la fitorremediación de tres especies vegetales
altoandinas plantadas en macetas con suelos contaminados por drenaje ácido
de roca”, las cuales fueron:
- Producción de biochar.
- Bioensayos de germinación y evaluación del desarrollo de la plántula
Lactuca sativa L.
- Selección de dosificaciones para aplicar en la etapa de invernadero
- Análisis del biochar.
- Colecta de plantas nativas y suelo contaminado (2° visita al área de
estudio).
- Dosificación de biochar a las plantas altoandinas en el invernadero.
- Evaluación de la asistencia del biochar en la capacidad
fitoremediadora de las especies de plantas altoandinas.
74
secuestro y el bio-reciclaje de carbono por métodos agrícolas. El instituto es
reconocido por su experiencia en la producción, caracterización y aplicación de
biochar y ha desarrollado numerosos productos basados en biochar. En varios
países en desarrollo, el instituto participa en proyectos de seguridad alimentaria
y forestación a través de sistemas de huertos forestales (Ithaka Institute 2014);
se conoce que el procedimiento de producción de biochar en la estructura
denominada “KON-TIKI” no restringe la presencia del oxígeno al 100%, por lo
que, la metodología de producción respeta un orden de ingreso de la biomasa,
con el fin de que la capa superior final sea la única capa de biomasa que se
mantenga encendida mediante un proceso común de carbonización generando
el calor suficiente para producir biochar a partir de la biomasa que se encuentra
en el interior del “KON-TIKI”. Por lo tanto, la producción del biochar no se realiza
mediante el contacto con el oxígeno sino más bien por el calor producido en la
capa superior de la biomasa, denominándose a este procedimiento “pirolisis de
oxígeno controlado. Finalmente, para la producción se necesita una estructura
de las siguientes características:
75
semillas de Lactuca sativa L., agua destilada, un atomizador de agua, piceta de
250 ml, arena fina, tamiz (ø = 3 mm), pinzas metálicas, calibre de vernier digital
con precisión (0,01 mm) y balanza analítica con precisión (0,001 g).
4.5.5.2. Bioensayos
76
BIOENSAYOS DE
GERMINACIÓN Y
DESARROLLO DE LA
PLÁNTULA
50% IG 80%
ó
IG 80%
ANÁLISIS ESPECÍFICOS DE
CONTAMINANTES POTENCIALES
BAJAS
PROBABILIDADES DE
BIOTOXICIDAD
EVALUACIÓN DE GERMINACIÓN
Y DESARROLLO DE LA PLÁNTULA
DETERMINACIÓN DE
PORCENTAJES DE APLICACIÓN A
MAYOR ESCALA
PROYECTOS DE INVESTIGACIÓN
DE DETERMINACIÓN DE
PORCENTAJES EXACTOS DE
APLICACIÓN
Figura 14. Desarrollo de las pruebas de germinación y evaluación del desarrollo de la plántula
Lactuca sativa L.
Fuente: Elaboración propia
77
El diagrama muestra una fusión de ambas proposiciones detalladas
anteriormente y además permitirá continuar con la evaluación de la germinación
y desarrollo de la radícula de cada plántula. El índice de germinación según
Zucconi et al. (1981) se genera en base a la germinación relativa de las semillas
(GRS), el crecimiento relativo de la radícula (CRR), las cuales son calculadas
mediante las siguientes expresiones:
Número de semillas germinadas según porcentaje de aplicación
GRS (%) = × 100
Número de semillas germinadas en la muestra control
Longitud promedio de las radículas según porcentaje de aplicación
CRR (%) = × 100
Longitud promedio de las radículas en la muestra control
GRS × CRR
IG (%) =
100
El IG representa el producto de la germinación relativa de las semillas por el
crecimiento relativo de la radícula, este constituye un indicador de la interacción
de los factores que promueven o inhiben la germinación, así como de los
respectivos factores que favorecen o impiden el crecimiento de la radícula, en
resumen, este índice expresa tanto el porcentaje de semillas germinadas como
el porcentaje de crecimiento que alcanza la radícula durante el bioensayo
(Rodríguez Romero et al. 2014). Adicionalmente se utilizaron 2 índices de
toxicidad propuestos por Bagur-González et al. (2011), a fin de complementar
los resultados; en la presente investigación estos índices servirán como prueba
final para determinar los rangos óptimos ya que utilizando el IG se determinó si
la dosificación de biochar podría ser aplicado como enmienda del suelo; estos
índices a utilizar son el de germinación residual normalizado (IGN) y de
elongación radical residual normalizado (IER):
IGN, en términos estadísticos representa el porcentaje residual normalizado de
semillas germinadas después del experimento, utilizando la siguiente expresión:
𝐺𝑒𝑟𝑚𝑥 − 𝐺𝑒𝑟𝑚𝑐𝑜𝑛𝑡𝑟𝑜𝑙
IGN =
𝐺𝑒𝑟𝑚𝑐𝑜𝑛𝑡𝑟𝑜𝑙
78
𝐸𝑙𝑜𝑛𝑔𝑥 − 𝐸𝑙𝑜𝑛𝑔𝑐𝑜𝑛𝑡𝑟𝑜𝑙
IER =
𝐸𝑙𝑜𝑛𝑔𝑐𝑜𝑛𝑡𝑟𝑜𝑙
Ambos índices IGN e IER establecen valores de toxicidad desde –1 a > 0 bajo
las siguientes categorías: índice de 0 a –0.25 baja toxicidad, de –0.25 a –0.5
toxicidad moderada, de –0.5 a –0.75 muy tóxico y de –0.75 a –1.0, toxicidad muy
alta; valores del índice > 0 indican crecimiento de la radícula u hormesis (Bagur-
González et al. 2011).
Finalmente se realizó un análisis de regresión lineal para determinar el
comportamiento de las variables estudiadas en el experimento.
79
Tabla 10. Metodologías para análisis de biochar.
UNIDAD DE
PARÁMETRO MÉTODO
MEDIDA
Materia orgánica % Calcinación
Conductividad eléctrica (C.E.) dS/cm Potenciometría
pH Unid. pH Potenciometría
Capacidad de intercambio
meq/100gr Método del Acetato de Amonio
catiónico
N % Método de Kjeldahl
P2O5 % Método de Olsen modificado
K2O % Extracción de Acetato de Amonio
Espectrofotometría por Absorción
CaO %
Atómica
Espectrofotometría por Absorción
MgO %
Atómica
Humedad % Gravimetría
Espectrofotometría por Absorción
Na %
Atómica
C, H, O, N, S % ASTM D5373/Mét A
Fuente: Elaboración propia.
80
Figura 15. Diseño del experimento para la etapa de invernadero.
R (Repetición)
Fuente: Elaboración propia
Debido a que el suelo contaminado por DAR fue utilizado como sustrato en el
experimento y que además se le aplicó el biochar, según el tratamiento planteado
en el diseño de la Figura 16, se procedió a digestar una muestra compuesta del
suelo colectado, la cual fue analizada mediante la metodología de
Espectrofotometría UV – Visible (Espectrofotómetro UV – Visible, Marca: HACH,
Modelo: DR 6000), donde se hizo lectura de las concentraciones de los
siguientes metales: Al, Cu, Fe, Mn y Zn.
81
Este análisis se realizó a fin de tener conocimiento de las concentraciones
iniciales de cada metal en el suelo al inicio del experimento, es decir, sin
influencia de la especie vegetal altoandina y/o la dosificación del biochar
aplicado.
4.5.8.3. Análisis de caracterización en el suelo colectado:
El riego de las macetas fue inter-diario (250 ml.), durante tres meses y tres
semanas; y dicho riego se determinó según las condiciones en las que se
82
encontraron las especies de especies vegetales altoandinas colectadas (suelo a
capacidad de campo).
Por último, se realizaron las dosificaciones de biochar según el análisis de los
resultados en el punto 4.2.6 respetando el diseño experimental definido en la
Figura 15.
83
Tabla 12. Recipientes para toma de muestras, método de preservación, equipos e
instrumentos y método de análisis por cada parámetro para las muestras y aplicación
del biochar.
EQUIPO /
UNIDAD RECIPIEN PRESERVACI
PARÁMETROS INSTRUMENT MÉTODO
ES TE ÓN
O
Materia
% - Mufla Calcinación
orgánica
Conductivid
dS/cm - Potenciómetro Potenciometría
ad eléctrica
pH 0-14 - Potenciómetro Potenciometría
Capacidad
Método del
de meq/100g Instrumentos
Acetato de
intercambio r de laboratorio
Amonio
catiónico
Método de
Kjeldahl,
Método de
Parámetro N, P2O5, Instrumentos Olsen
% -
s físico - K2O de laboratorio modificado,
químicos Extracción de
Bolsa
y Acetato de
hermética
químicos Amonio
del Espectrofotóme Espectrofotomet
biochar tro de ría por
CaO, MgO % -
Absorción Absorción
Atómica Atómica
Humedad % - Estufa Gravimetría
Espectrofotóme Espectrofotomet
tro de ría por
Na % -
Absorción Absorción
Atómica Atómica
Al, Cu, Fe, Espectrómetro Espectrofotomet
mg/kg -
Mn, Zn UV-VIS ría UV-Visible
Equipo para
ASTM
C, H, O, N % - análisis
D5373/Mét. A
elemental
Índice de Poder
%
germinación germinativo
Índice de Nro. de semillas
Capacidad germinación germinadas en
-
de residual Ficha de función de la
germinaci normalizado - - recolección de prueba control
ón de la Índice de datos Elongación de
enmienda elongación la raíz de la
radical - plántulas en
residual función de la
normalizado prueba control
Fuente: Elaboración propia.
84
Tabla 13. Recipientes para toma de muestras, método de preservación, equipos e
instrumentos y método de análisis por cada parámetro para las muestras drenaje ácido
de roca (agua y suelo)
EQUIPO /
UNIDAD RECIPIEN PRESERVACI
PARÁMETROS INSTRUMENT MÉTODO
ES TE ÓN
O
pH - Potenciómetro Potenciometría
Conductivid
dS/cm Potenciómetro Potenciometría
ad eléctrica
Acidez
Instrumentos Método de
cambiable meq/100g
de laboratorio Yuan
(Al+3 + H+)
Parámetro
Bases Espectrofotóme Espectrofotomet
s físico -
Cambiables tro de ría por
químicos meq/100g
(Ca+2, Mg+2, Absorción Absorción
del suelo + +
K , Na ) Bolsa Atómica Atómica
contamina -
Materia hermética
do por % Mufla Calcinación
orgánica
drenaje
ácido de Batería de Método del
Textura %
roca tamices Hidrómetro
Capacidad
Método del
de meq/100g Instrumentos
Acetato de
intercambio r de laboratorio
Amonio
catiónico
Al, Cu, Fe, Espectrómetro Espectrofotomet
mg/kg
Mn, Zn UV-VIS ría UV-Visible
pH -
Análisis en
Parámetro CE dS/cm
Toma de datos Equipo campo
s físico OD mg/L
en campo multiparámetro mediante
químicos y Temperatur
°C Botella de multiparámetro
químicos a
plástico
del drenaje Refrigerar a
ácido de Al, Cu, Fe, 4°C previa Espectrómetro Espectrofotomet
roca mg/L
Mn, Zn preservación UV-VIS ría UV-Visible
con HNO3
Fuente: Elaboración propia.
Tabla 14. Recipientes para toma de muestras, método de preservación, equipos e
instrumentos y método de análisis por cada parámetro para las especies vegetales.
EQUIPO /
UNIDAD RECIPIEN PRESERVACI
PARÁMETROS INSTRUMEN MÉTODO
ES TE ÓN
TO
Concentració
n de metales Espectrómetr Espectrofotome
mg/kg
en el sistema o UV-VIS tría UV-Visible
radicular
Concentració
n de metales Espectrómetr Espectrofotome
mg/kg
en la biomasa o UV-VIS tría UV-Visible
Capacidad aérea
fitoremediad Concentración
ora de las Factor de Bolsa de metales en
-
especies bioconcentrac - hermética la raíz con
vegetales ión raíz respecto al
altoandinas suelo
Concentración
Factor de
de metales en
bioconcentrac
- la parte aérea
ión parte
con respecto al
aérea
suelo
Factor de Concentración
-
traslocación de metales en
85
la parte aérea
con respecto a
la raíz de la
planta
Concentració
Espectrómetr Espectrofotome
n de metales mg/kg
o UV-VIS tría UV-Visible
en el suelo
Desarrollo Altura de la
cm -
vegetativo planta Ficha de
de las - - recolección
Longitud de la
especies cm de datos -
raíz
vegetales
Fuente: Elaboración propia.
DETERMINAR
DIFERENCIAS
SIGNIFICATIVAS
REVISIÓN DE LA BASE DE
DATOS Y DETERMINACIÓN
DE VALORES EXTREMOS
NÚMERO DE FACTORES O
VARIABLE DEPENDIENTES
UNA VARIABLE DOS VARIABLES
DEPENDIENTE Y UNA DEPENDIENTES Y UNA
VARIABLE RESPUESTA VARIABLES RESPUESTA
(Anova de 1 vía) (Anova de 2 vías)
VALIDACIÓN DE SUPUESTOS
(Normalidad de residuos,
Homogeneidad de varianza)
ANOVA DE ANOVA DE
1 VÍA 2 VÍAS
Análisis de Varianza Análisis de Varianza
NINGÚN SUPUESTO VALIDACIÓN DE AMBOS
(Efectos principales) y (Efectos simples) y posible
ES VALIDADO SUPUESTOS
posible prueba post-hoc prueba post-hoc
86
V. RESULTADOS
En función al cumplimiento del objetivo específico 1 “Analizar las
concentraciones de Al, Cu, Fe, Mn y Zn en el suelo y agua de una zona expuesta
al drenaje ácido de roca y una zona adyacente sin contacto con el drenaje ácido
de roca” se obtuvieron los siguientes resultados:
87
Figura 18. Colecta de muestras de agua en el área impactada por DAR
(a.Vista panorámica del DAR, b. Colecta en el punto AG1-QUI-M, c. Colecta en el punto
AG2-QUI-M).
Fuente: Elaboración propia.
88
Figura 19. Puntos de muestreo de suelo en el área impactada por DAR y el área visualmente
menos impactada
Fuente: Elaboración propia
Figura 20. Colecta de muestras de suelo en el área impactada por DAR (a. Rotulado de la
muestra, b. Extracción de la muestra, c. Registro del punto de colecta en GPS)
Fuente: Elaboración propia
89
5.1.2. Análisis de las muestras
90
Tabla 17. Análisis de metales en muestras de agua contaminada por DAR.
METALES
MUESTRA
Cu (mg/L) Fe (mg/L) Mn (mg/L) Zn (mg/L) Al (mg/L)
AG1-QUI-M 0.9a 20.9a 0.051 1.22 0.848
AG2-QUI-M 1.01a 12.2a 0.295a 1.81 0.966
ECA-Agua
0.2 5.0 0.2 2.0 5
(Categoría 3 - D1)
a. Valor que supera el ECA-Agua en Categoría 3 (D1: Riego de Vegetales)
Fuente: Elaboración propia.
91
metales en las muestras de suelo colectadas en el área evidentemente
impactada por el DAR, mientras que las columnas de codificación “SNC”
representan las concentraciones de metales en las muestras de suelo colectadas
en el área donde se visualizó un menor impacto por DAR; se observa además
que en todos los metales analizados, a excepción del Al, el promedio de las
concentraciones de metales en el área evidentemente impactada por DAR son
mayores, sin embargo, al realizar una prueba t – student (α=5%) para dos
muestras independientes en cada metal, se puede observar que solo existe
diferencia significativa entre las concentraciones de manganeso, lo que nos
muestra que el área impactada por DAR tiene concentraciones de Al, Cu, Fe y
Zn significativamente similares al área donde visualmente hay menos impacto
por DAR.
310
CONCENTRACIÓN PROMEDIO DEL METAL
250
a
a
190
(mg/kg)
a a
130
a a
a a a
70
b
10
Cu Fe/10 Mn Zn Al
METALES
SC-QUI-M SNC
Figura 21. Comparación de la concentración promedio de metales entre las muestras
colectadas en SC-QUI y SNC.
Medias con una letra en común no son significativamente distintas (p > 0.05).
Fuente: Elaboración propia.
Se pudo observar que los metales analizados en las muestras de agua y suelo
son relevantes para la presente investigación por lo que el análisis de estos cinco
metales se continuó realizando en la parte experimental del estudio.
92
5.2. Identificación y análisis de las especies vegetales
altoandinas con potencial fitorremediador
Figura 22. Plantas altoandinas desarrollándose en los contornos del área impactada por DAR
Fuente: Elaboración propia
93
alguna, por lo que se procedió a colectar cinco individuos de cada especie de
planta.
Las cinco especies de plantas altoandinas colectadas fueron Werneria nubigena
(EV1), Baccharis buxifolia (EV2), Lupinus spp. (EV3), Calamagrostis spp. (EV4)
y Paranephelius ovatus (EV5) (Figura 24), se colectaron cuatro individuos de
cada especie y las plantas colectadas fueron identificadas con el apoyo de la
especialista en Biología Vegetal de la DIEM, Sandra Arroyo Alfaro.
94
Figura 24. Especies de plantas altoandinas colectadas
(a. Colecta y desarrollo de Werneria nibugena; b. Colecta y desarrollo de Baccharis buxifolia,
c. Colecta y desarrollo de Lupinus spp., d. Colecta y desarrollo de Calamagrostis spp.,
e. Colecta y desarrollo de Paranephelius ovatus).
Fuente: Elaboración propia
95
5.2.3. Análisis de metales mediante Espectrofotometría UV –
Visible en plantas y suelo
En total se obtuvieron 15 muestras de partes aéreas, 15 muestras de partes
radiculares y 15 muestras de suelo debido a que de las 5 especies vegetales
consideradas se colectaron 3 plantas con su muestra de suelo correspondiente.
En la Tabla 19 se pueden ver las concentraciones de metales en las partes
aéreas de las plantas colectadas con su respectiva codificación, en la Tabla 20
se pueden ver las concentraciones de metales en las partes radiculares de las
plantas colectadas con su respectiva codificación y en la Tabla 21 muestran las
concentraciones metales en las muestras de suelo correspondiente a cada
planta colectada.
Tabla 19. Concentración de metales en la parte aérea de las muestras de
plantas altoandinas colectadas.
N° MUESTRA Cu (mg/kg) Fe (mg/kg) Mn (mg/kg) Zn (mg/kg) Al (mg/kg)
1 EV1-QUI-PA1 271.795 3846.154 11.538 320.513 58.718
2 EV1-QUI-PA2 279.487 4846.154 11.282 348.718 112.051
3 EV1-QUI-PA3 246.154 4128.205 10.769 389.744 91.795
4 EV2-QUI-PA1 246.154 4461.538 22.051 323.077 103.077
5 EV2-QUI-PA2 210.256 3384.615 13.077 284.615 83.590
6 EV2-QUI-PA3 228.205 4051.282 12.308 374.359 91.538
7 EV3-QUI-PA1 210.256 4461.538 10.000 307.692 98.205
8 EV3-QUI-PA2 217.949 2615.385 31.795 71.795 94.103
9 EV3-QUI-PA3 933.333 1441.026 17.692 41.026 80.256
10 EV4-QUI-PA1 248.718 3846.154 17.436 317.949 74.872
11 EV4-QUI-PA2 251.282 4051.282 16.667 307.692 88.462
12 EV4-QUI-PA3 266.667 4205.128 15.641 312.821 60.000
13 EV5-QUI-PA1 284.615 4512.821 16.923 361.538 78.462
14 EV5-QUI-PA2 294.872 2051.282 37.692 325.641 92.821
15 EV5-QUI-PA3 279.487 4333.333 14.872 366.667 54.359
Dónde: EV Especie Vegetal / QUI Quillcayhuanca / PA Parte aérea
El número final de cada codificación hace referencia al número de muestra
colectada
Fuente: Elaboración propia.
96
Tabla 20. Concentración de metales en la parte radicular de las muestras de plantas
altoandinas colectadas
N° MUESTRA Cu (mg/kg) Fe (mg/kg) Mn (mg/kg) Zn (mg/kg) Al (mg/kg)
97
5.3. Selección de especies vegetales altoandinas con potencial
fitorremediador
Para determinar el potencial fitorremediador de las especies de plantas
altoandinas se utilizaron los valores de concentración de metal en el suelo, parte
área y parte radicular de cada planta colectada a fin de generar el factor de
traslocación (FT), factor de bioacumulación aérea (FBA) y factor de
bioacumulación radicular (FBR), se pudo observar que durante la lectura de
metales en las muestras de suelo existían valores anómalos, por lo que, se
procedió a generar diagramas de cajas y bigotes para cada metal en todas las
muestras de suelo, (Figura 25, parte A) pudiendo notarse claramente la
presencia de valores extremos en los diagramas de cajas y bigotes.
98
Los valores retirados fueron de las muestras SEV2-QUI-M2, SEV3-QUI-M2,
SEV3-QUI-M3 y SEV5-QUI-M3; con los valores restantes se realizó el análisis
por metal, generando los FT, FBA y FBR a fin de determinar las plantas
altoandinas con mayor capacidad fitoremediadora; es necesario mencionar que
se realizaron los mismos análisis de FT, FBA y FBR por metal utilizando todos
los valores de las Tablas 19, 20 y 21, sin embargo, en ambas situaciones
(usando todos los datos y retirando los valores extremos) EV1, EV4 y EV5 fueron
las especies con mayor potencial fitorremediador.
FACTOR DE
1.11±0.29 1.11±0.23 1.42±0.39 0.39±0.30 1.02±0.02
TRASLOCACIÓN
Valores mayores o igual a uno indican que la planta tiene capacidad de traslocación.
Fuente: Elaboración propia.
Werneria nubigena
3
FACTOR DE BIOACUMULACIÓN
FBA
1 FBR
0
Al Cu Fe Mn Zn
METALES
99
(1.47), Cu (1.88), Fe (2.40) y Zn (2.35), lo que indica que esta planta tiene la
capacidad de acumular dichos metales en la parte aérea, mientras que, para Mn
el valor de FBA fue 0.37, indicando que la planta no acumula de manera eficaz
dicho metal en su parte aérea. Para el FBR se observa que para todos los
metales se obtuvieron valores mayores a 1, lo que indica que esta planta tiene
la capacidad de acumular todos los metales analizados en su parte radicular;
siendo Zn el valor más alto con 2.32 y Al el valor más bajo con 1.28.
Baccharis buxifolia
3
FACTOR DE BIOACUMULACIÓN
FBA
1 FBR
0
Al Cu Fe Mn Zn
METALES
100
manganeso Al y Mn el valor de FBA fue de 0.95 y 0.69, respectivamente,
indicando que la planta no acumula de manera eficaz dicho metal en su parte
aérea. Para el FBR se observan valores mayores a 1 para Cu (1.70), Fe (1.95) y
Zn (2.11), lo que indica que esta planta tiene la capacidad de acumular dichos
metales en la parte radicular, mientras que, para Al y Mn el valor de FBA fue de
0.98 y 0.71, respectivamente, indicando que la planta no acumula de manera
eficaz dicho metal en su parte radicular.
Lupinus spp.
3
FACTOR DE BIOACUMULACIÓN
FBA
1 FBR
0
Al Cu Fe Mn Zn
METALES
101
metales en la parte aérea, mientras que, para Al y Mn, el valor de FBA fue de
0.74 y 0.22, respectivamente, indicando que la planta no acumula de manera
eficaz dicho metal en su parte aérea. Para el FBR se observan valores mayores
a 1 para Cu (1.99), Fe (2.65) y Zn (2.94), lo que indica que esta planta tiene la
capacidad de acumular dichos metales en la parte radicular, mientras que, para
Al y Mn, el valor de FBA fue de 0.65 y 0.33, respectivamente, indicando que la
planta no acumula de manera eficaz dicho metal en su parte radicular.
Calamagrostis spp.
7
FACTOR DE BIOACUMULACIÓN
6
5
4
3 FBA
2 FBR
1
0
Al Cu Fe Mn Zn
METALES
102
FBA fue de 0.17, indicando que la planta no acumula de manera eficaz dicho
metal en su parte aérea. Para el FBR se observa que en todos los metales se
obtuvieron valores mayores a 1, lo que indica que esta planta tiene la capacidad
de acumular todos los metales analizados en su parte radicular; siendo Mn el
valor más alto con 2.97 y aluminio el menor con 1.64.
FACTOR DE
0.88±0.18 0.79±0.12 0.69±0.39 0.91±0.60 1.05±0.20
TRASLOCACIÓN
Valores mayores o igual a uno indican que la planta tiene capacidad de traslocación.
Fuente: Elaboración propia.
Paranephelius ovatus
4
FACTOR DE BIOACUMULACIÓN
2
FBA
FBR
1
0
Al Cu Fe Mn Zn
METALES
103
indica que la planta acumula de manera eficaz todos estos metales en su parte
aérea. Para el FBR se observa que para todos los metales se obtuvieron valores
mayores a 1, lo que indica que esta planta tiene la capacidad de acumular todos
los metales analizados en su parte radicular; siendo cobre el valor más alto con
3.44 y Al el menor con 1.68.
Finalmente se escogieron Werneria nubigena, Calamagrostis spp. y
Paranephelius ovatus, debido a que en la mayoría de metales presentaron
capacidad de acumulación tanto para el FBA y el FBR (Tabla 27), mientras que
Baccharis buxifolia y Lupinus spp. fueron categorizadas como “exclusoras” de
Al y Mn, lo que las descartó para su uso en la siguiente fase del proyecto de
investigación.
Tabla 27. Potencial fitorremediador de cada especie vegetal en función de los metales
analizados
ESPECIES CLASIFICACIÓN
VEGETALES / FT POTENCIAL FBA FBR PARTE PARTE
METALES AÉREA RADICULAR
Werneria nubigena
Aluminio 1.11 Fitoextractora 1.47 1.28 Acumuladora Acumuladora
Cobre 1.11 Fitoextractora 1.88 1.71 Acumuladora Acumuladora
Hierro 1.42 Fitoextractora 2.40 1.78 Acumuladora Acumuladora
Manganeso 0.39 Fitoestabilizadora 0.37 1.55 Exclusora Acumuladora
Zinc 1.02 Fitoextractora 2.35 2.32 Acumuladora Acumuladora
Baccharis buxifolia
Aluminio 0.96 Fitoestabilizadora 0.95 0.98 Exclusora Exclusora
Cobre 0.86 Fitoestabilizadora 1.46 1.70 Acumuladora Acumuladora
Hierro 1.03 Fitoextractora 2.02 1.95 Acumuladora Acumuladora
Manganeso 1.01 Fitoextractora 0.69 0.71 Exclusora Exclusora
Zinc 0.84 Fitoestabilizadora 1.75 2.11 Acumuladora Acumuladora
Lupinus spp.
Aluminio 1.14 Fitoextractora 0.74 0.65 Exclusora Exclusora
Cobre 0.71 Fitoestabilizadora 1.42 1.99 Acumuladora Acumuladora
Hierro 0.96 Fitoestabilizadora 2.55 2.65 Acumuladora Acumuladora
Manganeso 0.67 Fitoestabilizadora 0.22 0.33 Exclusora Exclusora
Zinc 0.73 Fitoestabilizadora 2.14 2.94 Acumuladora Acumuladora
Calamagrostis spp.
Aluminio 0.88 Fitoestabilizadora 1.42 1.64 Acumuladora Acumuladora
Cobre 1.09 Fitoextractora 2.40 2.29 Acumuladora Acumuladora
Hierro 1.31 Fitoextractora 2.52 2.19 Acumuladora Acumuladora
Manganeso 0.48 Fitoestabilizadora 0.17 2.97 Exclusora Acumuladora
Zinc 1.91 Fitoextractora 2.22 1.77 Acumuladora Acumuladora
Paranephelius ovatus
Aluminio 0.88 Fitoestabilizadora 1.47 1.68 Acumuladora Acumuladora
Cobre 0.79 Fitoestabilizadora 2.70 3.44 Acumuladora Acumuladora
Hierro 0.69 Fitoestabilizadora 1.89 2.68 Acumuladora Acumuladora
104
Manganeso 0.91 Fitoestabilizadora 1.68 1.89 Acumuladora Acumuladora
Zinc 1.05 Fitoextractora 2.78 2.65 Acumuladora Acumuladora
Fuente: Elaboración propia.
105
Figura 31. Producción de biochar a partir de residuos de pino mediante la
metodología KON-TIKI.
Fuente: Elaboración propia.
106
5.5. Bioensayos de germinación y evaluación del desarrollo
de la plántula Lactuca sativa L.
5.5.1. Bioensayos
Se realizaron dos pruebas, ambas tuvieron una duración de 10 días, la primera
prueba se realizó desde el 19 de octubre hasta 29 de octubre del 2019 y la
segunda prueba se realizó desde el 30 de octubre hasta el 09 de noviembre del
2019, durante el desarrollo de ambas pruebas se realizó el monitoreo continuo
de parámetros meteorológicos utilizando un medidor meteorológico Kestrel
5500, el equipo fue configurado para realizar mediciones de temperatura media
(°C), temperatura máxima (°C), temperatura mínima (°C) y humedad relativa (%)
cada diez minutos, en la Tabla 28 se puede observar el promedio de todos los
datos obtenidos a partir de la medición de parámetros meteorológicos durante el
desarrollo de ambas pruebas, en general, se mantuvo una temperatura promedio
de 21.56±0.64 °C y una humedad relativa de 45.80±4.33%; en la Figura 32 se
observa el comportamiento de las variables en mención durante el desarrollo de
ambas pruebas, se puede observar que el comportamiento de las temperaturas
tuvo variaciones de máximas de 2 °C a 3 °C a lo largo del experimento, mientras
que el comportamiento de la humedad relativa presentó el valor mínimo el día
27/10/2019 con 34.78% y el día 04/11/2019 se presentó el valor máximo de
humedad relativa con 52.99%.
Tabla 28. Promedio de los valores de los parámetros meteorológicos
monitoreados durante los bioensayos.
Temp. Media Temp. Máxima Temp. Mínima Humedad Relativa
BIOENSAYOS
(°C) (°C) (°C) (%)
PRIMERA
21.23 ± 0.75 22.45 ± 0.71 12.88 ± 0.63 44.28 ± 4.70
PRUEBA
SEGUNDA
21.88 ± 0.25 23.02 ± 0.46 13.95 ± 0.52 47.32 ± 3.49
PRUEBA
107
26 85
75
22
65
18 55
45
14
35
10 25
Fechas
108
Tabla 30. Biochar y arena para el desarrollo del segundo bioensayo.
0%
1% 3% 5% 7%
REPETI- (CONTROL)
CIÓN BC ARENA BC ARENA BC ARENA BC ARENA BC ARENA
(g) (g) (g) (g) (g) (g) (g) (g) (g) (g)
1-4 0 145 1.45 143.55 4.35 140.65 7.25 137.75 10.15 134.85
109
5.5.2. Procesamiento de datos
Todos los valores obtenidos producto de las mediciones de cada plántula que se
usaron para el cálculo de la Germinación Relativa de la Semilla (GRS),
Crecimiento Relativo de la Radícula (CRR), Índice de Germinación Normalizada
(IGN) y el Índice de Elongación Radicular (IER) se encuentran en el Anexo 2.
5.5.2.1. Primer bioensayo
R1 122.24 16.71 sg sg
R2 101.61 18.80 sg sg
R3 100.20 7.94 sg sg
R4 152.09 0.00 sg sg
PROMEDIO 119.04 ± 24.23 10.86 ± 8.64 sg sg
110
0.25
Toxicidad moderada
-0.50
Muy tóxico
-0.75
-1.25
IGN IER
111
Posteriormente se analizó el IGN y el IER a fin de continuar evaluando las
dosificaciones de biochar aplicadas. En la Figura 35 se puede apreciar un que
IGN se mantiene con valores mayores a 0 lo que indica que ninguna de las
dosificaciones biochar aplicadas inhibe la germinación de las semillas utilizadas
en el experimento, además se observa un valor máximo de germinación en la
dosificación del 5% de biochar, en cuanto al IER se puede observar que a mayor
dosificación de biochar este índice tiene a disminuir, sin embargo, las
dosificaciones del 1%, 3% y 5% mantienen un índice superior a 1, mientras que
la dosificación del 7% se encuentra en el rango de baja toxicidad.
0.50
0.25
Índices
0.00
1% 3% 5% 7%
Dosificaciones de biochar (%)
Baja toxicidad
-0.25
IGN IER
Figura 35. Comportamiento del IGN y el IER en el segundo bioensayo.
Fuente: Elaboración propia.
112
comportamiento de las dosificaciones del biochar en cuanto al impacto que este
podría tener en la capacidad fitoremediadora de las plantas altoandinas.
- Análisis de regresión lineal
113
ser mayores al 5% de los datos utilizados para el análisis de regresión lineal, se
puede observar que sólo un punto está por fuera de la línea roja el cual
representa exactamente el 25% de los datos utilizados (ya que sólo se usaron
los promedios para el análisis), sin embargo, en el gráfico de Leverage no llega
aparecer la línea roja que determina los límites, por lo que según este gráfico no
hay valores atípicos que afecten los resultados del modelo generado.
En general se observa que los datos cumplen con el supuesto de normalidad y
homocedasticidad, en cuanto al análisis de los gráficos que muestran los valores
atípicos o extremos una de las pruebas indica que existe un valor atípico
afectando los resultados del modelo, por lo que se continua con el análisis de
regresión lineal.
El encabezamiento de la Tabla 33 indica que la variable dependiente es el índice
de Zucconi, que el número de pares de datos utilizados es 4, que el coeficiente
de determinación (R²) es 0.96 y que su versión ajustada (R² Aj) da un valor de
0.94, el cuál es muy cercano a 1.
En el apartado de coeficientes de regresión y estadísticos asociados se puede
observar la pendiente estimada, esta aparece en la línea correspondiente a la
variable regresora (Dosificación). Su valor es “-10.88” y para verificar que la
pendiente es distinta de 0 se analiza el p-valor correspondiente a la variable
regresora, se observa que el valor es de 0.02 por lo que se rechaza la hipótesis
nula H0 (la cual indica que la pendiente real es igual a 0), si la pendiente estimada
fuera cero entonces diríamos que no importa cuál sea la dosificación de biochar
por analizar ya que el valor del índice de Zucconi permanecerá constante, en
general se puede acotar que la pendiente de “-10.88” es estadísticamente
distinta de cero y por lo tanto a mayor dosificación de biochar el índice de Zucconi
decae y ese decaimiento es de 10,88 unidades del índice por cada unidad de
dosificación por aplicar, en este apartado también se analiza en valor constante
de la ecuación generada, el cual corresponde a 190.38, al igual que con la
pendiente se procede a analizar el p-valor, este es menor a 0.05 por lo que se
rechaza la H0 y se verifica que esta constante es diferente de 0, se observa
también que los errores estándar son relativamente bajos. De este apartado se
observa que el valor de Cp Mallows es de 40.75 para la variable regresora, lo
cual evidencia la importancia de esta variable en el modelo generado y por último
se visualiza que el factor de inflación de varianza (VIF) es uno lo que demuestra
que el modelo presenta una alta multicolinealidad (fuerte relación entre las
variables explicativas del modelo).
114
Figura 37. Supuestos evaluados en el análisis de regresión lineal
(a. Q-Q plot; b. Residuos estudentizados vs. Predichos; c. Distancias de DCook; d. Leverage)
Fuente: Elaboración propia
En función a los resultados, podemos decir que existe regresión lineal entre la
dosificación de biochar de residuos de pino y el Índice de Zucconi, dicho
comportamiento corresponde a la siguiente ecuación:
𝐼𝐺 = 190.38 − 10.88(𝐵𝐶)
Dónde “IG” representa el índice de Zucconi según la dosificación de biochar (BC)
del experimento.
115
En la Figura 38 se observa la gráfica de la recta ajustada con sus respectivas
bandas de confianza (parte “a”) y bandas de predicción (parte “b”).
Figura 38. Rectas ajustadas (a. Recta ajustada con bandas de confianza al 95%;
b. Recta ajustada con bandas de predicción al 95%).
Fuente: Elaboración propia.
116
5.7.1. Análisis de caracterización del biochar
Tabla 34. Análisis de caracterización del biochar de residuos de pino.
pH C.E. M.O. N P2O5 K2O CaO MgO Humedad Na CIC
(1:1) (dS/m) (%) (%) (%) (%) (%) (%) (%) (%) (meq/100g)
8.81 12.70 12.07 0.9 1.59 1.58 12.81 1.22 6.86 0.68 4.00
Fuente: Elaboración propia
117
5.7.3. Análisis de metales mediante Espectrofotometría UV –
Visible en biochar
El análisis de metales en biochar muestra concentraciones altas de hierro,
aluminio y cobre, con respecto a las concentraciones de manganeso y zinc
(Tabla 36); debido a que no existe normativa nacional o internacional de carácter
obligatorio en cuanto a los niveles máximos de concentración de metales en
biochar se utilizaron marcos referenciales de nivel internacional, tales como los
propuestos por la IBI y la EBC (Gelardi, Li y Parikh 2019), cabe mencionar que
dichos marcos referenciales incluyen metales como el arsénico, cadmio, cromo,
cobalto, cobre, mercurio, molibdeno, níquel, plomo, selenio, zinc y otros
contaminantes (dioxinas, furanos, etc.); por lo que, en la Figura 39 se puede
observar la comparación entre los metales analizados en la presente
investigación y los establecidos por la IBI y EBC, pudiendo notar que el nivel de
cobre del biochar producido a partir de restos de pino sobrepasa el umbral
establecido por la EBC.
Tabla 36. Concentración de metales en el biochar de residuos de pino.
Cu (mg/kg) Fe (mg/kg) Mn (mg/kg) Zn (mg/kg) Al (mg/kg)
BIOCHAR PINO
356 1630 74 53 764
Fuente: Elaboración propia
1600 3000
1200
2000
1000
800 1500
600
1000
400
500 LÍMITE
200 EBC
LÍMITE EBC
0 0
Cu (mg/kg) Zn (mg/kg)
Figura 39. Niveles de cobre y zinc en el biochar con respecto a límites internacionales.
(IBI: International Biochar Initiative; EBC: European Biochar Certificate)
Fuente: Elaboración propia
118
5.8. Colecta de especies vegetales altoandinas y suelo
contaminado
Se colectó el número de especies vegetales necesario para cumplir con el diseño
experimental establecido en la Figura 15. En cuanto al suelo contaminado por
DAR se colectó del entorno del punto de muestreo SEV3-QUI-M3 (Tabla 21;
Figura 41), debido a que fue uno de los puntos con mayor concentración de
metales; de este punto se colectaron aproximadamente 120 kg. de suelo; y del
total de suelo colectado se extrajo una muestra compuesta a fin de realizar un
análisis de metales y caracterización, previo a ser utilizado en el experimento de
fitorremediación.
Con respecto a la colecta de Werneria nubigena y Paranephelius ovatus, esta se
realizó en zonas cercanas al campamento y relativamente alejadas del área
impactada por DAR (Figura 40), a fin de colectar plantas con bajas
concentraciones de metales y estas pudieran tener un buen desarrollo en el
experimento de fitorremediación; para el caso específico de la colecta de
Calamagrostis spp., esta se tuvo que realizar en una zona muy cercana al área
impactada por el DAR, ya que, a lo largo del recorrido fue la única área donde
se encontró esta planta. Cabe mencionar que las plantas colectadas se
extrajeron con porciones de suelo y, además, del total de plantas se escogieron
al azar un individuo de cada especie para analizar la concentración de metales
y generar factores de concentración previo a iniciar el experimento de
fitorremediación.
Figura 40. Recorrido desde el campamento establecido en la Quebrada Cayesh hacia el área
impactada por DAR.
Fuente: Elaboración propia
119
Figura 41. Mapa de concentración de metales en el suelo del área impactada por drenaje ácido
de roca.
Fuente: Elaboración propia.
120
FBR 0.83 0.41 2.25 3.96 2.64
FT 1.36 97.00 1.80 6.18 12.80
Werneria nubigena
PARTE AÉREA 4205.13 12.82 887.18 230.77 79.74
PARTE RADICULAR 2820.51 48.72 905.13 320.51 71.28
SUELO 478.00 660.00 461.00 166.00 202.00
FBA 8.80 0.02 1.92 1.39 0.39
FBR 5.90 0.07 1.96 1.93 0.35
FT 1.49 0.26 0.98 0.72 1.12
FBA: Factor de bioacumulación aérea
FBR: Factor de bioacumulación radicular
FT: Factor de traslocación
Fuente: Elaboración propia.
121
En la Tabla 38 se presentan los valores obtenidos a partir del análisis de metales
en la muestra de suelo contaminado por drenaje ácido de roca, en el Laboratorio
de la Dirección de Investigación en Ecosistemas de Montaña del INAIGEM.
Se puede observar que con respecto a la normativa nacional ECA-Suelo no hay
algún metal con el cual comparar, ya que la normativa nacional considera otros
metales, sin embargo, en la Tabla 8 se observa la norma canadiense para
calidad de suelo, la cual presenta límites para cobre (categoría de suelo agrícola:
63 mg/kg) y zinc (categoría de suelo agrícola: 200 mg/kg). Observando entonces
que los niveles de cobre en el suelo contaminado por DAR superan 25 veces lo
establecido en la normativa canadiense, mientras que la concentración de zinc
no supera el límite en mención, sin embargo, está muy cerca del valor
establecido.
122
y conductividad eléctrica (categoría de suelo agrícola: 2 dS/m). Observando
entonces que el nivel de pH en el suelo contaminado por drenaje ácido de roca,
está fuera de lo establecido en la normativa canadiense, mientras que el nivel de
conductividad eléctrica se encuentra por debajo del valor límite.
Por otro lado, el suelo es clasificado como un suelo franco arcilloso y ello refleja
su alta capacidad de intercambio catiónico (21.12) (Molina 2002), además, los
parámetros cómo fósforo, potasio y suma de bases se encuentran en la categoría
“suelo de baja fertilidad”, mientras que para materia orgánica se encuentra en
“alta fertilidad”, según lo establecido en la Tabla 40.
123
Figura 42. Preparación de materiales y especies vegetales altoandinas para el experimento en
invernadero.
(a, b y c. Mantenimiento de las especies vegetales altoandinas colectadas en la segunda visita
al área de estudio en la Quebrada Cayesh; d y e. Pesado y combinación de suelo contaminado
por DAR y biochar; f y g. Selección de raíces y mediciones previo al inicio del experimento en
invernadero.)
Fuente: Elaboración propia.
124
Figura 43. Siembra de especies vegetales altoandinas en suelo contaminado por DAR y
dosificaciones de biochar.
(a. Separación al azar de esquejes de Calamagrostis spp. para sembrar en el suelo
contaminado por DAR y dosificaciones de biochar. b y c. Siembra de Paranephelius ovatus y
Werneria nubigena en el experimento en invernadero). Fuente: Elaboración propia.
125
Figura 44. Fase de monitoreo y fin del experimento en invernadero.
(a. Monitoreo del experimento en invernadero; b. Medición de pH en el sustrato de cada
tratamiento; c y d. Fin del experimento en invernadero y separación de la planta y suelo.)
Fuente: Elaboración propia.
126
en general, dentro del invernadero se mantuvo una temperatura promedio de
14.19 ± 0.28 °C y una humedad relativa promedio de 62.68 ± 4.60 %.
90
45
80
35
70
25
60
15
50
5 40
Previo al inicio del experimento se tomaron medidas de las raíces de cada planta
en cada unidad experimental (excepto Calamagrostis spp.) a fin de compararlas
con mediciones al final del experimento; además, al iniciar el experimento se
realizaron mediciones de longitud de las plantas y medición de pH en el sustrato
de cada unidad experimental (Figura 44); estos monitoreos tuvieron un
cronograma constante, sin embargo, debido a las restricciones de tránsito libre
por la nueva enfermedad del COVID-19 estas tuvieron que interrumpirse durante
cierto periodo. A pesar de ello, se pudieron obtener resultados que, si bien no
forman parte del desarrollo del objetivo específico 3, son indicadores que nos
ayudan a tener una visualización más clara de los resultados obtenidos.
127
5.10.1.1. Variación del número de raíces
12
0
0% 1% 3%
DOSIFICACIÓN DE BIOCHAR
Figura 46. Variación del número de raíces en Werneria nubigena y Paranephelius ovatus
durante el experimento en invernadero.
Fuente: Elaboración propia
128
ESPECIE VEGETAL 57.04 1 57.04 5.1 0.0365
DOSIFICACIÓN
20.33 2 10.17 0.91 0.4205
BIOCHAR*ESPECIE VEGETAL
Error 201.25 18 11.18
Total 308.96 23
Fuente: Elaboración propia.
Ho: α1 = α2 = α3.
H1: al menos uno (α)i ≠ 0.
Ho: β1 = β2 = β3.
H1: al menos uno (β)i ≠ 0.
129
- Test LSD de Fisher
Tabla 42. Test LSD de Fisher para las especies vegetales con respecto a la variación
del número de raíces.
Test:LSD Fisher Alfa=0.05 DMS=2.86791
Error: 11.1806 gl: 18
ESPECIE VEGETAL Medias n E.E.
Werneria nubigena 4.42 12 0.97 A
Paranephelius ovatus 7.50 12 0.97 B
Medias con una letra común no son significativamente diferentes (p > 0.05)
Fuente: Elaboración propia.
4
VARIACIÓN DE LA LONG. DE RAÍCES (cm)
0
0% 1% 3%
DOSIFICACIÓN DE BIOCHAR
130
de normalidad y homogeneidad de las varianzas) se encuentran detallados en el
Anexo 3.
Ho: α1 = α2 = α3.
H1: al menos uno (α)i ≠ 0.
Ho: β1 = β2 = β3.
H1: al menos uno (β)i ≠ 0.
131
concluye que el efecto de la dosificación del biochar en la variación de la longitud
de las raíces es igual a cero, es decir, que la variación de la longitud de las raíces
no es significativamente distinta en ninguno de los niveles del factor. Asimismo
se observa que el factor “especie vegetal” presenta un p-valor mayor a 0.05
(0.3560), por lo que se rechaza la hipótesis alterna y se concluye que el efecto
de la especie vegetal en la variación de la longitud de las raíces es igual a cero,
es decir, que la variación de la longitud de las raíces no es significativamente
distinta en ninguno de los niveles del factor.
15
VARIACIÓN DE LONG. DE PLANTAS (cm)
12
0
0% 1% 3%
DOSIFICACIÓN DE BIOCHAR
132
- Prueba de hipótesis para los efectos simples (interacción):
Ho: α1 = α2 = α3.
H1: al menos uno (α)i ≠ 0.
Ho: β1 = β2 = β3.
H1: al menos uno (β)i ≠ 0.
133
5.10.3. Medición de pH en el sustrato en cada tratamiento del
experimento
3
VARIACIÓN DEL pH
0
0% 1% 3%
DOSIFICACIÓN DE BIOCHAR
134
- Análisis de la varianza
Tabla 45. Cuadro de análisis de varianza para el efecto simple y efectos principales en
la variación del pH en los tratamientos.
Cuadro de Análisis de la Varianza (SC tipo III)
F.V. SC gl CM F p-valor
Modelo 17.79 8 2.22 31.48 <0.0001
DOSIFICACIÓN BIOCHAR 17.29 2 8.64 122.4 <0.0001
ESPECIE VEGETAL 0.07 2 0.04 0.52 0.6031
DOSIF. BIOCHAR*ESPECIE VEGETAL 0.43 4 0.11 1.51 0.2271
Error 1.91 27 0.07
Total 19.7 35
Fuente: Elaboración propia.
Ho: α1 = α2 = α3.
H1: al menos uno (α)i ≠ 0.
Ho: β1 = β2 = β3.
H1: al menos uno (β)i ≠ 0.
135
- Test LSD de Fisher
Tabla 46. Test LSD de Fisher para las dosificaciones de biochar con respecto a la
variación del pH en el sustrato de los tratamientos.
Test:LSD Fisher Alfa=0.05 DMS=0.22261
Error: 0.0706 gl: 27
DOSIFICACIÓN BIOCHAR Medias n E.E. pH inicial pH final
0% 1.28ª 12 0.08 3.84 5.12
b
1% 2.06 12 0.08 3.84 5.90
c
3% 2.98 12 0.08 3.84 6.82
Medias con una letra común no son significativamente diferentes (p > 0.05)
Fuente: Elaboración propia.
136
influencia del biochar en el experimento y la capacidad acumuladora de cada
planta en función a sus acumulaciones aéreas y radiculares, obteniendo los
resultados que a continuación de detallan.
5.10.4.1. Análisis de metales en la parte aérea de las especies vegetales
137
- Análisis de metales en la parte aérea de Calamagrostis spp. y
dosificaciones de biochar
2000 p-value
CONCENTRACIÓN EN PARTE AÉREA
0.298
1800
1600
1400 p-value
1200 0.355
(mg/kg)
1000 p-value
0.929
800 p-value
600 0.599
400 p-value
0.655
200
0
Cu/10 Mn Fe Zn Al
METALES
Figura 51. Concentración de metales en la parte aérea de las plantas de Calamagrostis spp.
antes y después del experimento en invernadero.
*Muestra analizada antes del experimento en invernadero.
(p-value<0.05); indica diferencia significativa entre los tratamientos con biochar.
Fuente: Elaboración propia.
138
mg/kg; 1% biochar: 105.21 mg/kg; 3% biochar: 83.72 mg/kg), mientras que un
comportamiento contrario, es decir, hay mayor concentración de metal en la
planta sin biochar que en los otros dos tratamientos es el caso del Zn (0%
biochar: 342.74 mg/kg; 1% biochar: 289.74 mg/kg; 3% biochar: 227.35 mg/kg).
Por lo que, con el fin de determinar diferencias significativas entre la
concentración de metales en la parte aérea de Calamagrostis spp. con respecto
a la dosificación de biochar, se aplicó un diseño completamente aleatorizado
para cada metal, donde la variable respuesta es la concentración de cada metal
en la parte aérea de la planta y el factor o variable independiente es la
dosificación de biochar; la validación de supuestos de cada análisis de varianza
y el mismo análisis de varianza se encuentran en el Anexo 3.
3500 p-value*
CONCENTRACIÓN EN PARTE AÉREA
0.718
3000
2500
2000
(mg/kg)
p-value
1500 0.090 p-value
0.088
1000 p-value
0.034
p-value
500 0.485
0
Cu/10 Mn Fe Zn Al
METALES
Figura 52. Concentración de metales en la parte aérea de las plantas de Paranephelius ovatus
antes y después del experimento en invernadero.
* Se utilizó prueba no paramétrica de Kruskal Wallis
a
Muestra analizada antes del experimento en invernadero.
(p-value<0.05); indica diferencia significativa entre los tratamientos con biochar.
Fuente: Elaboración propia.
139
Con respecto al análisis de metales en la parte aérea de las plantas de
Paranephelius ovatus con diferentes dosificaciones de biochar, se ha realizado
la Figura 52, donde la columna de nombre “Paranephelius ovatus” hace
referencia a la planta analizada previo al experimento del invernadero (Tabla 37)
y las demás columnas refieren a los promedios del análisis de metales en cada
tratamiento (especie vegetal con dosificación de biochar; Anexo 2). Se puede
observar que para el Mn, Zn y Al las concentraciones acumuladas de dichos
metales en la parte aérea de las plantas de Paranephelius ovatus después del
experimento en invernadero fueron menores, con respecto a la concentración de
dichos metales en la planta analizada previo al experimento en invernadero,
mientras que, para Cu y Fe las concentraciones acumuladas en la parte aérea
de las plantas de Paranephelius ovatus después del experimento en invernadero
fueron mayores, en al menos uno de los tratamientos, con respecto a la
concentración en la planta analizada previo al experimento en invernadero.
140
dosificación de biochar no es significativamente distinta a ninguna de las medias
obtenidas.
5500
CONCENTRACIÓN DE Cu EN LA PARTE
a
5000
AÉREA (mg/kg)
4500
a, b
4000
b
3500
3000
Paranephelius ovatus - Paranephelius ovatus - Paranephelius ovatus -
0% BC 1% BC 3% BC
TRATAMIENTOS
Figura 53. Concentración de cobre en la parte aérea de las plantas de Paranephelius ovatus
tras el experimento en invernadero.
Medias con una letra común no son significativamente diferentes (p > 0.05)
Fuente: Elaboración propia.
Por otro lado, para los metales como el Mn, Zn y Al, se obtuvo un p-valor mayor
a 0.05, por lo que en todos los análisis de varianza se rechazó la hipótesis
alterna, concluyendo que el efecto de la dosificación de biochar en las
concentraciones de Mn, Zn y Al de la parte aérea de Paranephelius ovatus es
igual a cero, es decir, que dichas concentraciones de metales no son
significativamente distintas en ninguno de los niveles del factor; específicamente
para el caso del hierro, se realizó la prueba de Kruskal Wallis, en la cual se
rechazó la hipótesis alterna, concluyendo también que el efecto de la dosificación
de biochar en la concentración de hierro de la parte aérea de Paranephelius
ovatus no es significativamente distinta en ninguno de los niveles del factor.
141
- Análisis de metales en la parte aérea de Werneria nubigena y
dosificaciones de biochar
p-value
5000
0.262
CONCENTRACIÓN EN PARTE AÉREA
4500
4000
3500
3000
(mg/kg)
2500
p-value
2000 0.481
p-value
1500 p-value
0.229
0.444 p-value*
1000 0.181
500
0
Cu/10 Mn Fe Zn Al
METALES
Figura 54. Concentración de metales en la parte aérea de las plantas de Werneria nubigena
antes y después del experimento en invernadero.
* Se utilizó prueba no paramétrica de Kruskal Wallis
a
Muestra analizada antes del experimento en invernadero.
(p-value<0.05); indica diferencia significativa entre los tratamientos con biochar
Fuente: Elaboración propia.
142
Al (0% biochar: 51.67 mg/kg; 1% biochar: 70.90 mg/kg; 3% biochar: 84.02
mg/kg). Por lo que, con el fin de determinar diferencias significativas entre la
concentración de metales en la parte aérea de Werneria nubigena con respecto
a la dosificación de biochar, se aplicó un diseño completamente aleatorizado
para cada metal, donde la variable respuesta es la concentración de cada metal
en la parte aérea de la planta y el factor o variable independiente es la
dosificación de biochar; la validación de supuestos de cada análisis de varianza
y el mismo análisis de varianza se encuentran en el Anexo 3.
143
5000 p-value
CONCENTRACIÓN EN PARTE AÉREA 4500 0.330
4000
3500
3000
(mg/kg)
2500 p-value
p-value 0.750
2000 p-value
0.245
1500 p-value 0.155
0.455
1000
500
0
Cu/10 Mn Fe Zn Al*10
METALES
C - 0%BC C- 1%BC C - 3%BC
PO - 0%BC PO - 1%BC PO - 3%BC
WN - 0%BC WN - 1%BC WN - 3%BC
Figura 55. Concentración de metales acumulados en la parte aérea de las especies vegetales
altoandinas tras el experimento en invernadero.
(p-value<0.05); indica diferencia significativa entre los tratamientos con biochar y especies
vegetales.
Fuente: Elaboración propia.
144
que en todos los casos de análisis de varianza se rechazó la hipótesis alterna y
se concluye que el efecto de la interacción entre ambos factores es igual a cero,
es decir, que la acumulación de los metales analizados en la parte aérea de las
especies vegetales no depende de la combinación de la dosificación del biochar
y especie vegetal, sino que podría depender de uno de los factores
específicamente.
Por otro lado, con la finalidad de determinar si las especies vegetales han
aumentado o disminuido su concentración de metales con respecto a la
concentración inicial de cada uno de ellos; a las concentraciones de cada una de
las especies con o sin biochar se le restó la concentración de metales obtenida
en la parte aérea de cada planta antes del experimento (Tabla 37) y a partir de
esas diferencias se generó la Figura 56.
En la Figura 56 se puede observar que a nivel de concentración de metales en
la parte aérea, algunas plantas han disminuido su concentración al punto de
tener menores concentraciones que la inicial, mientras que otras, aumentaron
dicho valor. Para el caso de Calamagrostis spp., esta obtuvo su mayor
acumulación de metales para Cu en la dosificación con biochar al 3% (2222.2
mg/kg) y a nivel de disminución de concentración de metales obtuvo su menor
valor para Mn en el tratamiento control (-118.80 mg/kg). Paranephelius ovatus
obtuvo su mayor acumulación de metales para Cu en la dosificación con biochar
al 1% (1777.78 mg/kg) y a nivel de disminución de concentración de metales
obtuvo su menor valor para Fe en el tratamiento control (-992.31 mg/kg).
Werneria nubigena obtuvo su mayor acumulación de metales para Fe en la
dosificación con biochar al 3% (2913.68 mg/kg) y a nivel de disminución de
concentración de metales obtuvo su menor valor para Cu en la dosificación con
biochar al 3% (-333.33 mg/kg).
A los resultados plasmados en la Figura 56 se le aplicó un diseño factorial de
dos factores respetando las mismas condiciones consideradas en el análisis
mostrado en la Figura 55 pero tenienedo como variable respuesta a la variación
en la concentración de metales. Una vez validados los supuestos del análisis de
varianza, se aplicaron las pruebas de comparación múltiple donde corresponde,
tal y como se muestra en la Tabla 47.
145
6000
4000
C PO WN C PO WN C PO WN
3000
AÉREA (mg/kg)
2000
1000
-1000
-2000
-3000
Cu Mn Fe Zn Al
METALES
C - 0% BC C - 1% BC C - 3% BC
PO - 0% BC PO - 1% BC PO - 3% BC
WN - 0% BC WN - 1% BC WN - 3% BC
Figura 56. Variación de la concentración de metales en la parte aérea de las especies vegetales altoandinas tras el
experimento en invernadero.
(p-value<0.05); indica diferencia significativa entre las especies vegetales
Fuente: Elaboración propia.
146
Tabla 47. Resultados del análisis de varianza aplicado a la variación de la
concentración de metales en la parte aérea de las especies vegetales tras el
experimento en invernadero.
Metal p-valor Media
Cu
Dosificación biochar 0.1039
Especie vegetal <0.0001
Calamagrostis spp. 2148.15a
Paranephelius ovatus 1019.94b
Werneria nubigena 222.22c
Interacción 0.3058
Mn
Dosificación biochar 0.3734
Especie vegetal <0.0001*
Interacción 0.2125
Fe
Dosificación biochar 0.487
Especie vegetal 0.1331
Interacción 0.2983
Zn
Dosificación biochar 0.2872
Especie vegetal <0.0001
Calamagrostis spp. 191.74a
Paranephelius ovatus -527.07b
Werneria nubigena 189.46a
Interacción 0.1018
Al
Dosificación biochar 0.6294
Especie vegetal <0.0001
Calamagrostis spp. 24.99a
Paranephelius ovatus -980.43b
Werneria nubigena -10.88c
Interacción 0.4828
Medias con una letra común no son significativamente diferentes (p > 0.05)
*No cumplió supuesto de homogeneidad de varianzas
Fuente: Elaboración propia.
147
mientras que P. ovatus y W. nubigena también tuvieron un aumento en la
concentración de Cu significativamente distintos entre sí (1019.94 y 222.22
mg/kg, respectivamente) y al obtenido por Calamagrostis spp.
Para Fe se observó un p-valor mayor a 0.05 en el factor especie vegetal,
determinando que el efecto de las especies vegetales es igual a cero, es decir,
que la variación en la acumulación de Fe analizado en la parte aérea de las
especies vegetales no depende del factor especie vegetal.
Para Zn se observó un p-valor menor a 0.05 en el factor especie vegetal,
determinando que el efecto de las especies vegetales es distinto a cero, es decir,
que la variación en la acumulación de Zn analizado en la parte aérea de las
especies vegetales depende del factor especie vegetal, así mismo, en la Tabla
47 se observa que Calamagrostis spp. y W. nubigena tuvieron aumentos en la
concentración de Zn, los cuales no fueron significativamente distintos entre sí
(191.74 y 189.46 mg/kg respectivamente), mientras que P. ovatus tuvo una
disminución en su concentración de Zn la cuál es significativamente distinta de
lo hallado en las otras dos especies.
Para Al se observó un p-valor menor a 0.05 en el factor especie vegetal,
determinando que el efecto de las especies vegetales es distinto a cero, es decir,
que la variación en la acumulación de Al analizado en la parte aérea de las
especies vegetales depende del factor especie vegetal, así mismo, en la Tabla
47 se observa que Calamagrostis spp. tuvo un aumento en la concentración de
Al significativamente distinto al de las otras dos especies (24.99 mg/kg
respectivamente), mientras que P. ovatus y W. nubigena tuvieron una
disminución en sus concentraciones de Al, las cuales fueron significativamente
distintas entre sí y a lo obtenido para Calamagrostis spp.
Con respecto a la variación de las concentraciones de metales en las partes
aéreas de las plantas evaluadas se puede determinar que Calamagrostis spp.
acumuló cantidades significativamente mayores de Cu y Al con respecto a lo
acumulado por P. ovatus y W. nubigena.
148
5.10.4.2. Análisis de metales en la parte radicular de las especies vegetales
149
- Análisis de metales en la parte radicular de Calamagrostis spp. y
dosificaciones de biochar
3500
CONCENTRACIÓN EN LA PARTE
p-value*
3000 0.625
RADICULAR (mg/kg)
2500
500
0
Cu/10 Mn Fe Zn Al
METALES
150
biochar: 3128.2 mg/kg; 1% biochar: 4341.9 mg/kg; 3% biochar: 3418.8 mg/kg),
Fe (0% biochar: 1688.89 mg/kg; 3% biochar: 1794.87 mg/kg), Mn (0% biochar:
1147.86 mg/kg; 1% biochar: 1152.14 mg/kg), Zn (0% biochar: 797.44 mg/kg;
1% biochar: 1162.39 mg/kg) y Al (0% biochar: 804.79 mg/kg; 1% biochar:
960.85 mg/kg). Por lo que, con el fin de determinar diferencias significativas entre
la concentración de metales en la parte radicular de Calamagrostis spp. con
respecto a la dosificación de biochar, se aplicó un diseño completamente
aleatorizado para cada metal, donde la variable respuesta es la concentración
de cada metal en la parte radicular de la planta y el factor o variable
independiente es la dosificación de biochar; la validación de supuestos de cada
análisis de varianza y el mismo análisis de varianza se encuentran en el Anexo
3.
151
- Análisis de metales en la parte radicular de Paranephelius ovatus y
dosificaciones de biochar
3500 p-value
CONCENTRACIÓN EN LA PARTE
0.609
3000
RADICULAR (mg/kg)
2500
p-value
2000
0.159
p-value p-value
1500 0.198 0.829
p-value
1000 0.428
500
0
Cu/10 Mn Fe Zn Al
METALES
152
comportamiento contrario, es decir, hay mayor concentración de metal en la
parte aérea de la planta sin biochar que en los otros dos tratamientos, es para el
Cu (0% biochar: 5581.20 mg/kg; 1% biochar: 5034.20 mg/kg; 3% biochar:
4384.60 mg/kg, y Fe (0% biochar: 2042.74 mg/kg; 1% biochar: 914.53 mg/kg;
3% biochar: 2011.97 mg/kg). Por lo que, con el fin de determinar diferencias
significativas entre la concentración de metales en la parte radicular de
Paranephelius ovatus con respecto a la dosificación de biochar, se aplicó un
diseño completamente aleatorizado para cada metal, donde la variable
respuesta es la concentración de cada metal en la parte radicular de la planta y
el factor o variable independiente es la dosificación de biochar; la validación de
supuestos de cada análisis de varianza y el mismo análisis de varianza se
encuentran en el Anexo 3.
153
- Análisis de metales en la parte radicular de Werneria nubigena y
dosificaciones de biochar
5000 p-value
0.243
4500
CONCENTRACIÓN EN PARTE
4000
RADICULAR (mg/kg)
3500
3000
2500
2000 p-value
0.171
p-value
1500
p-value 0.302
1000 0.045
500
0
Cu/10 Mn Fe Zn Al
METALES
154
898.46 mg/kg). Por lo que, con el fin de determinar diferencias significativas entre
la concentración de metales en la parte radicular de Werneria nubigena con
respecto a la dosificación de biochar, se aplicó un diseño completamente
aleatorizado para cada metal, donde la variable respuesta es la concentración
de cada metal en la parte radicular de la planta y el factor o variable
independiente es la dosificación de biochar; la validación de supuestos de cada
análisis de varianza y el mismo análisis de varianza se encuentran en el Anexo
3.
En la Figura 60 se puede observar que para las concentraciones de cobre se
obtuvo un p-valor menor a 0.05 (0.045), por lo que se rechazó la hipótesis nula,
concluyendo que el efecto de la dosificación de biochar en la concentración de
Cu en la parte radicular de Werneria nubigena es distinto de cero, es decir, que
la concentración de Cu es significativamente distinta en al menos uno de los
niveles del factor. Por lo que se procedió a realizar una prueba de comparaciones
múltiples mediante el Test LSD de Fisher (Anexo 3), y a partir de ella se generó
la Figura 61, donde se puede observar que la acumulación de Cu en la parte
radicular de Werneria nubigena tras dosificar el 1% de biochar es
significativamente mayor con respecto a la acumulación obtenida en la
dosificación de biochar del 3%, así también, se puede observar que la planta sin
dosificación de biochar no es significativamente distinta a ninguna de las medias
obtenidas.
5000 a
CONCENTRACIÓN DE Cu EN LA PARTE
4500 a, b
4000
RADICULAR (mg/kg)
3500
b
3000
2500
2000
1500
1000
500
0
Werneria nubigena - 0 Werneria nubigena - 1 Werneria nubigena - 3
BC% BC% BC%
TRATAMIENTOS
Figura 61. Concentración de cobre en la parte radicular de las plantas de Werneria nubigena
tras el experimento en invernadero.
Medias con una letra común no son significativamente diferentes (p > 0.05)
Fuente: Elaboración propia.
155
Por otro lado, para los metales como el Mn, Fe y Zn, se obtuvo un p-valor mayor
a 0.05, por lo que en todos los análisis de varianza se rechazó la hipótesis
alterna, concluyendo que el efecto de la dosificación de biochar en las
concentraciones de Mn, Fe y Zn de la parte radicular de Werneria nubigena es
igual a cero, es decir, que dichas concentraciones de metales no son
significativamente distintas en ninguno de los niveles del factor; específicamente
para el caso del Al, no se realizó análisis de varianza ya que los residuos
obtenidos a partir de sus resultados no cumplía con el supuesto de
homocedasticidad, a pesar de utilizar transformaciones como la raíz cuadrada o
log10.
- Análisis comparativo de acumulación de metales en la parte radicular de
las tres especies vegetales y dosificaciones de biochar
156
La Figura 62 fue generada a partir de los promedios de las concentraciones de
metales en la parte radicular de cada planta en cada tratamiento establecido en
el experimento (Tabla 59, Anexo 2); cabe mencionar que, con el fin de visualizar
mejor la Figura 62 se han utilizado codificaciones; donde “C” hace referencia a
Calamagrostis spp., “PO” hace referencia a Paranephelius ovatus y “WN” hace
referencia a Werneria nubigena; mientras que, “0%BC; 1%BC y 3%BC”, se
refieren a la dosificación de biochar aplicado a las plantas, es por ello, que ambas
codificaciones se encuentran vinculadas y/o cruzadas.
4500
p-value
CONCENTRACIÓN EN LA PARTE
4000 0.240
3500
RADICULAR (mg/kg)
3000
2500 p-value
p-value
0.320
2000 0.169
p-value
1500 0.665
1000
500
0
Cu/10 Mn Fe Zn Al
METALES
157
mg/kg) y Werneria nubigena con dosificación del 1% de biochar (2735.90 mg/kg);
para el Zn, los mayores valores acumulados en parte radicular lo tuvieron
Calamagrostis spp. con dosificación del 1% de biochar (1162.39 mg/kg) y
Werneria nubigena con dosificación del 1% de biochar (1000 mg/kg); para el Al,
los mayores valores acumulados en parte radicular lo tuvieron Calamagrostis
spp. con dosificación del 1% de biochar (906.85 mg/kg) y Werneria nubigena con
dosificación del 3% de biochar (898.46 mg/kg); sin embargo, tras realizar el
análisis de varianza anteriormente descrito, se obtuvieron p-valores mayores a
0.05 para todos los metales (Figura 62), por lo que en todos los casos de análisis
de varianza se rechazó la hipótesis alterna y se concluye que el efecto de la
interacción entre ambos factores es igual a cero, es decir, que la acumulación de
los metales analizados en la parte radicular de las especies vegetales no
depende de la combinación de la dosificación del biochar y especie vegetal, sino
que podría depender de uno de los factores específicamente.
Por otro lado, con la finalidad de determinar si las especies vegetales han
aumentado o disminuido su concentración de metales con respecto a la
concentración inicial de cada uno de ellos; a las concentraciones de cada una de
las especies con o sin biochar se le restó la concentración de metales obtenida
en la parte radicular de cada planta antes del experimento (Tabla 37) y a partir
de esas diferencias se generó la Figura 63.
En la Figura 63 se puede observar que a nivel de concentración de metales en
la parte aérea, algunas plantas han disminuido su concentración al punto de
tener menores concentraciones que la inicial, mientras que otras, aumentaron
dicho valor. Para el caso de Calamagrostis spp., este obtuvo su mayor
acumulación de metales para Al en la dosificación con biochar al 1% (14.70
mg/kg) y a nivel de disminución de concentración de metales obtuvo su menor
valor para Fe en la dosificación con biochar al 1% (-1863.25 mg/kg).
Paranephelius ovatus obtuvo su mayor acumulación de metales para Cu en la
dosificación en el tratamiento control (3222.22 mg/kg) y a nivel de disminución
de concentración de metales obtuvo su menor valor para Mn en el tratamiento
control (-37.61 mg/kg). Werneria nubigena obtuvo su mayor acumulación de
metales para Fe en la dosificación con biochar al 1% (2687.18 mg/kg) y a nivel
de disminución de concentración de metales obtuvo su menor valor para Zn en
el tratamiento control (-21.37 mg/kg).
A los resultados plasmados en la Figura 63 se le aplicó un diseño factorial de
dos factores respetando las mismas condiciones consideradas en el análisis
mostrado en la Figura 62 pero tenienedo como variable respuesta a la variación
en la concentración de metales. Una vez validados los supuestos del análisis de
varianza, se aplicaron las pruebas de comparación múltiple donde corresponde,
tal y como se muestra en la Tabla 48.
158
5000
p – value p – value
3000
PARTE RADICULAR (mg/kg)
2000
1000
-1000
-2000
-3000
Cu Mn Fe Zn Al
METALES
C - 0% BC C - 1% BC C - 3% BC
PO - 0% BC PO - 1% BC PO - 3% BC
WN - 0% BC WN - 1% BC WN - 3% BC
Figura 63. Variación de la concentración de metales en la parte radicular de las especies vegetales altoandinas tras el experimento en invernadero.
(p-value<0.05); indica diferencia significativa entre las especies vegetales
Fuente: Elaboración propia.
159
Tabla 48. Resultados del análisis de varianza aplicado a la variación de la
concentración de metales en la parte radicular de las especies vegetales tras el
experimento en invernadero.
Metal p-valor Media
Cu
Dosificación biochar 0.1278
Especie vegetal <0.0001
Calamagrostis spp. -381.77a
Paranephelius ovatus 2641.03b
Werneria nubigena 1153.85c
Interacción 0.2532
Mn
Dosificación biochar 0.1122
Especie vegetal <0.0001
Calamagrostis spp. -642.74a
Paranephelius ovatus 144.73b
Werneria nubigena 213.11b
Interacción 0.2995
Fe
Dosificación biochar 0.7198
Especie vegetal 0.0004
Calamagrostis spp. -1579.49a
Paranephelius ovatus 1630.77b
Werneria nubigena 1474.07b
Interacción 0.3196
Zn
Dosificación biochar 0.4558
Especie vegetal 0.0003
Calamagrostis spp. -583.19a
Paranephelius ovatus 318.80b
Werneria nubigena 431.62b
Interacción 0.1682
Medias con una letra común no son significativamente diferentes (p > 0.05)
Fuente: Elaboración propia.
160
concentración de Cu la cuál es significativamente distinta de lo hallado en las
otras dos especies.
Para Mn se observó un p-valor menor a 0.05 en el factor especie vegetal,
determinando que el efecto de las especies vegetales es distinto a cero, es decir,
que la variación en la acumulación de Mn analizado en la parte radicular de las
especies vegetales depende del factor especie vegetal, así mismo, en la Tabla
48 se observa que P. ovatus y W. nubigena tuvieron aumentos en la
concentración de Mn, los cuales no fueron significativamente distintos entre sí
(144.73 y 213.11 mg/kg respectivamente), mientras que Calamagrostis spp. tuvo
una disminución en su concentración de Cu la cuál es significativamente distinta
de lo hallado en las otras dos especies.
Para Fe se observó un p-valor menor a 0.05 en el factor especie vegetal,
determinando que el efecto de las especies vegetales es distinto a cero, es decir,
que la variación en la acumulación de Fe analizado en la parte radicular de las
especies vegetales depende del factor especie vegetal, así mismo, en la Tabla
48 se observa que P. ovatus y W. nubigena tuvieron aumentos en la
concentración de Fe, los cuales no fueron significativamente distintos entre sí
(1630.77 y 1474.07 mg/kg respectivamente), mientras que Calamagrostis spp.
tuvo una disminución en su concentración de Cu la cuál es significativamente
distinta de lo hallado en las otras dos especies.
Para Zn se observó un p-valor menor a 0.05 en el factor especie vegetal,
determinando que el efecto de las especies vegetales es distinto a cero, es decir,
que la variación en la acumulación de Zn analizado en la parte radicular de las
especies vegetales depende del factor especie vegetal, así mismo, en la Tabla
48 se observa que P. ovatus y W. nubigena tuvieron aumentos en la
concentración de Zn, los cuales no fueron significativamente distintos entre sí
(318.80 y 431.62 mg/kg respectivamente), mientras que Calamagrostis spp. tuvo
una disminución en su concentración de Cu la cuál es significativamente distinta
de lo hallado en las otras dos especies.
Con respecto a la variación de las concentraciones de metales en las partes
radiculares de las plantas evaluadas se puede determinar que P. ovatus y W.
nubigena acumularon cantidades significativamente mayores de Cu, Mn, Fe y Zn
con respecto a lo acumulado por Calamagrostis spp.
5.10.4.3. Análisis del factor de traslocación de las especies vegetales
161
calculado a partir de las concentraciones de metales de la planta de cada especie
que se analizó previo al experimento en invernadero (Tabla 37), a fin de ser
comparado con los tratamientos aplicados.
El Figura 64 nos muestra que las plantas colectadas Calamagrostis spp. y
Werneria nubigena para el experimento de fitorremediación se encontraban
desarrollándose en suelo con menores concentraciónes de metales (excepto Cu)
con respecto al suelo contaminado por DAR, al cual fueron sometidos durante el
experimento. Para el caso de Paranephelus ovatus, estas plantas se
encontraban desarrollándose en suelo con menores concentraciones de
metales, a excepción del Al, con respecto al suelo contaminado por DAR. Esto
es relevante, ya que al observar los cambios en el potencial fitorremediador se
hacen comparaciones de las condiciones a las que estaban adecuadas las
plantas antes del experimento.
Para el caso de Calamagrostis spp. se visualizan cambios de potencial
fitorremediador en Cu, Fe y Zn; mientras que, para Mn y Al, la planta es
considerada como estabilizadora de dichos metales antes y después del
experimento. Para Cu y Fe se puede observar que la planta al momento de ser
colectada en campo, tenía un factor de traslocación menor a uno, siendo
categorizada como estabilizadora y luego al ser sometida al suelo contaminado
por DAR, pasó a ser categorizada como extractora de Cu en los tres tratamientos
(0%, 1% y 3% de biochar). Para Zn, se observa que la planta al ser colectada en
campo, tenía un factor de traslocación menor a uno y luego al ser sometida al
suelo contaminado por DAR, mantuvo dicho potencial estabilizador de Zn para
los tratamientos de 0% y 1% de biochar, sin embargo, en la dosificación del 3%
de biochar, esta categoría cambió a extractora de Zn.
Para el caso de Paranephelius ovatus, se visualizan cambios en el potencial
fitorremediador para todos los metales, con excepción del Fe, ya que este se
mantuvo categorizado como extractor de dicho metal, antes y después del
experimento en invernadero. Para el caso de Cu, la planta obtuvo valores
menores a uno, es decir, se categorizó como estabilizadora para los tratamientos
de 0% y 3% de biochar, mientras que para el 1% de biochar y la planta analizada
previo al experimento fue categorizada como extractora de dicho metal; para el
caso del Mn, la planta analizada antes del experimento fue categorizada como
extractora y luego al ser sometida al suelo contaminado por drenaje ácido de
roca cambió dicha categoría tras ser dosificada con biochar (1% y 3%), pasando
a ser estabilizadora de dicho metal. Para el caso del Zn, la planta fue
categorizada como extractora en la muestra antes del experimento y en las
muestras dosificadas con biochar al 1% y 3%, mientras que, para la planta
sometida al suelo contaminado por DAR sin ninguna dosificación de biochar,
presentó un potencial fitorremediador de estabilización; para el caso del Al, la
planta cambió su categoría de extractora de Al a estabilizadora del metal tras ser
sometida al suelo contaminado por drenaje ácido de roca sin dosificación de
biochar y dosificación al 1%.
162
Para el caso de Werneria nubigena, la planta se mantuvo como extractora de Cu
tras ser sometida a menores concentraciones de dicho metal (Figura 64); por
otro lado, para Mn, Fe y Zn, la planta fue categorizada como estabilizadora de
dichos metales y al ser sometidos al experimento cambiaron su categorización a
extractora de Mn (dosificaciones del 0% y 1% de biochar), Fe (0%, 1% y 3% de
biochar) y Zn (0% y 1% de biochar); para el caso del Al la planta modificó su
potencial fitorremediador de “extractor” a “estabilizador” al ser sometida al suelo
contaminado por DAR en los tres tratamientos.
900
CONTRACIÓN EN SUELO (mg/kg)
800
700
600
500
400
300
200
100
0
Cu/10 Mn Fe Zn Al
METALES
Suelo - DAR Suelo - Calamagrostis spp.
Figura 64. Concentración de metales en la muestra de suelo contaminado por DAR y los suelos
de donde fueron colectadas las especies vegetales altoandinas.
Fuente: Elaboración propia.
163
Tabla 49. Factores de traslocación de las especies vegetales antes y después del experimento en invernadero.
FACTOR DE TRASLOCACIÓN
ESPECIE VEGETAL
Cu Mn Fe Zn Al
Calamagrostis spp.
Colectado* 0.75 0.55 0.03 0.07 0.06
0% Biochar 1.58 ± 0.17 0.80 ± 0.14 41.68 ± 41.66 0.58 ± 0.19 0.41 ± 0.35
1% Biochar 1.46 ± 0.02 0.85 ± 0.05 33.34 ± 32.83 0.28 ± 0.09 0.65 ± 0.57
3% Biochar 1.51 ± 0.28 0.86 ± 0.12 1.02 ± 1.01 1.06 ± 0.87 0.08 ± 0.01
Paranephelius ovatus
Colectado* 1.36 1.80 97.00 6.18 12.80
0% Biochar 0.78 ± 0.17 1.09 ± 0.29 2.74 ± 2.73 0.56 ± 0.07 0.66 ± 0.58
1% Biochar 1.01 ± 0.08 0.87 ± 0.05 32.38 ± 32.15 4.39 ± 1.63 0.31 ± 0.25
3% Biochar 0.84 ± 0.12 0.85 ± 0.07 18.26 ± 17.33 1.82 ± 1.10 a
Werneria nubigena
Colectado* 1.49 0.98 0.26 0.72 1.12
0% Biochar 1.13 ± 0.17 1.06 ± 0.07 7.30 ± 6.72 3.35 ± 2.12 0.66 ± 0.05
1% Biochar 1.04 ± 0.08 1.01 ± 020 4.85 ± 4.84 1.50 ± 1.15 0.34 ± 0.23
3% Biochar 1.33 ± 0.12 0.80 ± 0.03 1.25 ± 0.55 0.18 ± 0.03 0.46 ± 0.39
POTENCIAL FITORREMEDIADOR
ESPECIE VEGETAL
Cu Mn Fe Zn Al
Calamagrostis spp.
Colectado* ESTABILIZADORA ESTABILIZADORA ESTABILIZADORA ESTABILIZADORA ESTABILIZADORA
0% Biochar EXTRACTORA ESTABILIZADORA EXTRACTORA ESTABILIZADORA ESTABILIZADORA
1% Biochar EXTRACTORA ESTABILIZADORA EXTRACTORA ESTABILIZADORA ESTABILIZADORA
3% Biochar EXTRACTORA ESTABILIZADORA EXTRACTORA EXTRACTORA ESTABILIZADORA
Paranephelius ovatus
Colectado* EXTRACTORA EXTRACTORA EXTRACTORA EXTRACTORA EXTRACTORA
0% Biochar ESTABILIZADORA EXTRACTORA EXTRACTORA ESTABILIZADORA ESTABILIZADORA
1% Biochar EXTRACTORA ESTABILIZADORA EXTRACTORA EXTRACTORA ESTABILIZADORA
3% Biochar ESTABILIZADORA ESTABILIZADORA EXTRACTORA EXTRACTORA a
Werneria nubigena
Colectado* EXTRACTORA ESTABILIZADORA ESTABILIZADORA ESTABILIZADORA EXTRACTORA
0% Biochar EXTRACTORA EXTRACTORA EXTRACTORA EXTRACTORA ESTABILIZADORA
1% Biochar EXTRACTORA EXTRACTORA EXTRACTORA EXTRACTORA ESTABILIZADORA
3% Biochar EXTRACTORA ESTABILIZADORA EXTRACTORA ESTABILIZADORA ESTABILIZADORA
*Muestra analizada antes del experimento en invernadero. / a Resultado no considerado por presentar valores extremos
Fuente: Elaboración propia.
164
VI. DISCUSIÓN DE RESULTADOS
En función al desarrollo del objetivo específico 1:
Los resultados nos expresan que las muestras de DAR presentaron parámetros
físico-químicos fuera de lo establecido en el ECA-Agua y altas concentraciones
de metales, mientras que las muestras del suelo contaminado por DAR
presentaron altas concentraciones metales y estas concentraciones no fueron
significativamente distintas a lo hallado en las muestras de suelo de un área
visualmente menos impactada. Ante los resultados descritos se discute lo
siguiente:
La microcuenca Quillcayhuanca presenta hacia la parte nor-oriental una litología
sedimentaria de la edad jurásica que corresponde a la Fm. Chicama; hacia el
margen derecho del Río Cayesh predominan las lutitas y areniscas finas,
mientras que hacia el margen izquierdo predominan las lutitas pizarrosas; las
lutitas que se intercalan con las areniscas, son piritosas y con nódulos
ferruginosos (Reyes Nolasco 2018), dicha información es relevante para los
resultados obtenidos en cuanto al DAR en la presente investigación, ya que
según varios autores, entre ellos Dold et al. (2013) y Grande et al. (2019)
atribuyen que la formación del DAR se produce debido a la oxidación de la pirita
predominante en zonas pro-glaciares, esta oxidación lleva a la generación de
protones, por ende, bajos niveles de pH, dicha condición provoca la lixivación de
metales y sobre todo el Fe (debido a la presencia de pirita), es por eso que en
los drenajes ácidos de roca suelen haber altas concentraciones de Fe, tal y cómo
se ha obtenido en la presente investigación. Por otro lado, la presencia de altas
concentraciones de otros metales (Al, Cu, Mn y Zn medidos en la presente
investigación) están relacionados también a la lixiviación provocada por las
condiciones ácidas del DAR, pero en este caso estarían relacionados también a
la presencia de otros materiales rocosos por donde está discurriendo el DAR,
pudiendo ser estos concentraciones de menas que se ubican en la parte alta
hacia el margen derecho del Río Cayesh (Reyes Nolasco 2018).
Al analizar los resultados obtenidos en los parámetros ambientales (pH y
conductividad eléctrica) y la concentración de metales en las muestras de agua
contaminadas por DAR, se determinó que estas no cumplen con los estándares
y/o límites permisibles, ya sea para consumo humano (DS N° 031-2010-SA),
calidad ambiental del agua en ríos de la sierra (ECA-Agua Cat.4, E2) y calidad
ambiental para el uso del agua en riego de vegetales (ECA-Agua Cat.3, D1);
ratificando lo hallado por Martel Valverde, Torres Lázaro y Jara Infantes (2018),
quienes tras estudiar los niveles de pH en las microcuencas Quillcayhuanca,
Shallap y Cojup, determinaron que el peor escenario fue el observado en la
165
Quebrada Cayesh, debido a los altos niveles de acidez, sumado a ello, Reyes
Nolasco (2018) tras hacer una evaluación en muestras de agua en la
microcuenca Quillcayhuanca pudo detectar que el punto del área afectada por
DAR en la quebrada Cayesh fue la que menor valor pH demostró (3.85, promedio
de las estaciones en época lluviosa y época seca), además atribuyó que dicho
nivel de pH influye directamente en la disolución de metales pesados, dentro de
los cuales resaltaron el Al, Cd, Fe, Mn, Ni y Pb, por sobrepasar el ECA-Agua en
la Categoría 1, sub-categoría A1.
Por otro lado, al realizar el análisis de metales en las muestras de suelo del área
evidentemente impactada por DAR y de un área visualmente menos impactada
por DAR se pudo observar que no hubo diferencias significativas entre las
concentraciones de metales, lo que indicaría que las áreas colindantes al
fenómeno del DAR podrían tener las altas concentraciones de metales a pesar
de no estar visualmente impactadas, esta situación se ha podido observar a nivel
internacional en la investigación de Dold et al. (2013), quien estudió el fenómeno
del DAR en la Antártica, exactamente en la Isla del Rey Jorge y la Encalada
Cardozo, dicha investigación demostró la cobertura o la amplitud que el DAR
puede llegar abarcar, contaminando las áreas superficiales por donde discurre
el drenaje y expandiéndose hacia áreas adyacentes, afectando así el ecosistema
y/o el paisaje. A nivel nacional se ha observado esta situación en la investigación
de Grande et al. (2019) quien determinó que el retroceso glaciar de áreas
cercanas a la Cordillera Blanca ha dejado grandes cantidades de material
sulfuroso expuesto a condiciones atmosféricas, los cuales al oxidarse
naturalmente han contribuido a la degradación de la red fluvial y ecosistemas de
montaña del río Negro a través de fallas, por otro lado, Santofimia et al. (2017),
quién estudio la generación del DAR en el entorno del nevado Pastoruri, ha
encontrado que la expansión del DAR ha provocado la contaminación de
aproximadamente el 50% de lagunas, manantiales y humedales ubicados en la
cabecera de cuenca del Río Pachacoto.
Por lo tanto, los sitios cercanos al DAR con un impacto visual menos evidente,
presentan altas concentraciones de metales producto de la expansión del DAR,
soportado en las investigaciones antes mencionadas, las cuales guardan
relación con lo hallado en los resultados del objetivo específico 1. Además, los
metales analizados son relevantes para las siguientes fases de la presente
investigación, ya que se encuentran superando límites establecidos en
normativas nacionales e internacionales.
En función al desarrollo del objetivo específico 2
“Identificar tres especies de plantas altoandinas en la zona de estudio y
determinar su potencial fitorremediador”
Los resultados nos muestran que Baccharis buxifolia y Lupinus spp. presentaron
capacidad de acumular efectivamente Cu, Fe y Zn, mientras que, para Mn y Al
se consideraron como exclusoras de dichos metales. Con respecto a
166
Calamagrostis spp., Paranephelius ovatus y Werneria nubigena, estas
presentaron capacidad de acumular efectivamente Al, Cu, Fe, Mn y Zn en sus
tejidos. Por consiguiente, en función a la capacidad fitorremediadora de las cinco
especies vegetales altoandinas colectadas en la primera visita a la Quebrada
Cayesh se determinó que Calamagrostis spp., Paranephelius ovatus y Werneria
nubigena serían utilizadas en la siguiente fase del experimento. Ante los
resultados descritos se discute lo siguiente:
En distintos lugares dentro de Huaraz se llevaron a cabo estudios con el fin de
identificar plantas altoandinas con capacidad de acumular metales en sus
tejidos, tal es el caso de Palomino Cadenas (2007); Miguel et al. (2013); Loayza
Muro (2014); Jara-Peña et al. (2017); Chang Kee et al. (2018); Torres Saavedra
(2018) y Luna Solano (2018) habiendose identificado alrededor de 17 plantas
(Tabla 6) con el potencial de ser utilizadas en sistemas de fitorremediación que
hagan frente a fuentes de contaminación como el drenaje ácido de roca y/o el
drenaje ácido de mina. Cuatro especies estudiadas por dichos investigadores
fueron utilizadas en la presente investigación debido a que se encontraron en el
área de estudio.
Para el caso de Baccharis buxifolia y Lupinus spp. no fueron elegidas para la
siguiente fase del experimento debido a que ambas presentaron factores de
bioacumulación radicular y aérea menor a uno para Mn y Al, es decir, que ambas
plantas fueron categorizadas como “exclusoras” de dichos metales, esta
situación no se observó en ninguna de las otras plantas colectadas, por lo que
fue determinante para la elección de las plantas con mayor potencial
fitorremediador. Los resultados obtenidos en estas dos plantas fueron
observados también en la investigación de Loayza Muro (2014) quien tras
comparar la capacidad fitorremediadora en Al, Cu, Fe, Mn y Zn de cinco plantas
altoandinas colectadas en el Río Quillcayhuanca, Río Shallap y Laguna Shallap
(Huaraz), determinó que Lupinus spp. no acumulaba efectivamente ninguno de
los metales analizados en sus tejidos (aéreo y radicular), mientras que
Baccharis spp. no acumulaba efectivamente Al, Fe y Mn en sus tejidos.
Para el caso de Werneria nubigena se obtuvieron factores de traslocación
mayores a uno en todos los metales (excepto Mn), esto quiere decir que dicha
planta tiene el potencial de ser clasificada como fitoextractora de Al, Cu, Fe y Zn,
lo cual se corroboró debido a que sus factores de bioacumulación aérea fueron
mayores a uno para dichos metales; por otro lado, se obtuvo un factor de
traslocación menor a uno para Mn, lo que permite clasificar a esta planta como
potencial fitoestabilizadora de este metal, esto se verificó ya que su factor de
bioacumulación radicular para dicho metal fue mayor a uno; además, esta planta
presentó valores mayores a uno en el factor de bioacumulación radicular de
todos los metales analizados, lo que quiere decir que también tiene capacidad
de acumular efectivamente dichos metales en su tejido radicular. Estos
resultados encuentran soporte en investigaciones como la de Chang Kee et al.
(2018), quien colectó nueve especies de plantas altoandinas con potencial
167
fitorremediador y las propagó en suelo contaminado por drenaje ácido de mina,
al finalizar su experimento determinó que Werneria nubigena obtuvo el mayor
valor en cuanto factores de bioacumulación aérea para Cd (1.92), Cu (1.20), Ni
(6.50) y Zn (3.50). Además, Loayza Muro (2014), colectó muestras de esta planta
en el Río Shallap (Huaraz) y logró determinar que Werneria nubigena tiene la
capacidad de acumular Cu, Mn y Zn en sus tejidos vegetales, indistintamente de
ser raíz o parte aérea.
Para el caso de Calamagrostis spp. se obtuvieron factores de traslocación
mayores a uno para Cu, Fe y Zn; esto quiere decir que dicha planta tiene el
potencial de ser clasificada como fitoextractora de dichos metales, lo cual se
corroboró debido a que sus factores de bioacumulación aérea fueron mayores a
uno para Cu, Fe y Zn; por otro lado, para Al y Mn se obtuvieron factores de
traslocación menores a uno, lo que permite clasificarla como potencial
fitoestabilizadora de Al y Mn, esto se verificó ya que el factor de bioacumulación
radicular para dichos metales fueron mayores a uno; al igual que con Werneria
nubigena, esta planta (Calamagrostis spp.) obtuvo factores de bioacumulación
radicular mayores a uno en todos los metales analizados, es decir, que también
acumula efectivamente los metales en su tejido radicular. Si bien es cierto, aún
no se ha identificado la especie exacta de la planta colectada, han habido
investigaciones que corroboran los resultados obtenidos en plantas del mismo
género, tal es el caso de Jara-Peña et al. (2017), quien colectó muestras de
Calamagrostis rígida en Yanamate, Quiulacocha (humedales en Cerro de
Pasco) y Yuracmayo (humedal en Lima) encontrando Cd, Cu, Pb y Zn en sus
tejidos, siendo las concentraciones de la parte radicular mayores que las
concentraciones de la parte aérea, por otro lado, Miguel et al. (2013) colectó
muestras de Calamagrostis ligulata en los humedales de Huancapetí y
Mesapata (Huaraz), determinando que esta planta tiene la capacidad de
bioacumular As, Al, Cd, Fe, Pb y Zn en su parte aérea, por último, Chang Kee et
al. (2018), quien colecto muestras de Calamagrostis recta en Cátac y determinó
que fue la planta con los mayores valores de bioacumulación radicular para Cd
(1.09), Cu (1.80) y Ni (1.09).
Para el caso de Paranephelius ovatus se obtuvieron factores de traslocación
menores a uno para el Al, Cu, Fe y Mn, lo cual nos permite clasificarla como
potencial fitoestabilizadora en esos metales, esto fue corroborado ya que la
planta obtuvo valores mayores a uno para los factores de bioacumulación
radicular en dichos metales; por otro lado, para el Zn se obtuvo un factor de
traslocación mayor a uno, lo que la clasifica como potencial fitoextractora de Zn,
esto se verificó ya que el factor de bioacumulación aéreo para el Zn fue mayor a
uno. Es importante mencionar que Paranephelius ovatus es la única de las
cinco plantas colectadas que presentó valores mayores a uno en los factores de
bioacumulación aérea y radicular para todos los metales analizados, es decir,
que es considerada como “acumuladora” de todos estos metales. Además, esta
especie vegetal se presenta por primera vez como una especie potencialmente
utilizable para fitorremediación en los Andes peruanos.
168
Después de haber realizado el análisis de los factores de bioacumulación en
cada una de las plantas colectadas y tras observar que los resultados obtenidos
se alinean con lo hallado por otros investigadores, se determinó que
Calamagrostis spp., Paranephelius ovatus y Werneria nubigena presentaron
mayor capacidad fitorremediadora, por lo que, fueron colectadas posteriormente
para ser utilizadas en el experimento de fitorremediación con biochar en
condiciones de invernadero.
En función al desarrollo del objetivo específico 3:
“Determinar la dosificación adecuada de biochar para asistir a la fitorremediación
de tres especies vegetales altoandinas plantadas en macetas con suelos
contaminados por drenaje ácido de roca”
Los resultados nos muestran que los tratamientos con biochar a estudiar en el
experimento serían del 0%, 1% y 3%. Además tras los análisis al suelo
contaminado por DAR, el cual fue utilizado en el experimento de fitorremediación,
se encontraron altas concentraciones de metales y bajos niveles de fertilidad,
mientras que el biochar mantuvo parámetros de fertilidad dentro del promedio de
la mayoría de las enmiendas orgánicas. En cuanto a los resultados del monitoreo
del experimento en invernadero, el biochar sólo influyó significativamente en el
pH del sustrato, mientras que, los demás resultados no tuvieron influencia
significativa por parte de los factores establecidos. Por otro lado, para los niveles
de acumulación de metales, sólo hubieron diferencias significativas por parte del
biochar en concentraciones de Cu para Werneria nubigena y Paranephelius
ovatus. Además, el potencial fitorremediador de todas las plantas tuvieron
variaciones características en cada especie vegetal y metal analizado. Por
último, mediante una comparación del inicio al final del experimento,
Calamagrostis spp. presentó un aumento significativo de Cu y Al en su parte
aérea, mientras que, Werneria nubigena y Paranephelius ovatus presentaron
aumentos significativos de Fe, Mn, Zn y Cu en sus partes radiculares. Ante los
resultados descritos se discute lo siguiente:
- Producción del biochar y bioensayos de germinación y evaluación del
desarrollo de la plántula Lactuca sativa L.
Una vez que se realizó la producción del biochar, este fue sometido a los
“bioensayos de germinación y evaluación del desarrollo de la plántula Lactuca
sativa L.”, esta prueba nos permitió descartar la toxicidad del mismo, de una
manera rápida y sencilla, ya que esta enmienda sería posteriormente utilizada
en el experimento de fitorremediación en invernadero. Cabe mencionar que esta
prueba es solicitada según algunos estándares internacionales (Meyer et al.
2015) cuando el biochar es utilizado para mejorar el rendimiento de cultivos y así
evitar efectos tóxicos en las plantas, por otro lado, Zheng et al. (2018) expone
algunas investigaciones en que el biochar no resultó beneficioso en su
aplicación, clasificando estas situaciones por cada contaminante hallado y cómo
influyó en el desarrollo del experimento, una de sus conclusiones más
169
resaltantes fue que se deben proponer varias pruebas biológicas simples y
rápidas, como la prueba de germinación y la prueba de evitación de lombrices,
propuestas por Major (2011) a través de la Iniciativa Internacional del Biochar
para verificar rápidamente la calidad y la seguridad del biochar en aplicaciones
prácticas.
Los dos bioensayos de germinación y evaluación del desarrollo de la plántula
Lactuca sativa L. duraron 10 días cada uno y según los registros de temperatura
y humedad relativa se realizaron a condiciones similares. La primera prueba se
realizó con dosificaciones del 5%, 10%, 15% y 20%, dosificaciones relativamente
altas con respecto a otras investigaciones que buscan determinar toxicidad de
una enmienda (Fain Binda, Butti y Torti 2017; Olszyk et al. 2018), se utilizaron
dichas dosificaciones en el primer bioensayo ya que además de determinar si el
biochar generaba toxicidad o no, se tenía como finalidad obtener un rango de
dosificación de biochar a utilizar en el experimento de fitorremediación en
invernadero. Los resultados de la primera prueba indican que la dosificación más
baja (5%) fue la única que no se ubicó dentro de las categorías de toxicidad para
los índices analizados, por lo que se procedió a una segunda prueba
disminuyendo los valores de dosificación a 1%, 3%, 5% y 7% de biochar; donde
en función a los índices, se observó una proporcionalidad inversa entre la
dosificación del biochar y el desarrollo de la radícula de las plántulas de Lactuca
sativa L., al punto de observar que la dosificación del 7% de biochar se
categorizó como "enmienda de baja toxicidad", según el índice de elongación
radicular obtenido. Posterior a ello, el análisis de regresión lineal utilizando el
índice de Zucconi y las dosificaciones de biochar indicó que a mayor dosificación
de biochar, el índice disminuye su valor. Este resultado concuerda con lo hallado
por Trujillo Aranda (2017) quien realizó la misma prueba en biochares de
gallinaza y pollinaza, siendo las dosificaciones del 3% y 1%, respectivamente,
las que generaron índices de Zucconi significativamente mayores con respecto
a sus otras dosificaciones (5% y 7%). Por lo tanto, en la presente investigación,
se optó por utilizar las dosificaciones de 1% y 3% de biochar en el posterior
experimento de fitorremediación, ya que además de determinar que no se
encuentran en una categoría de toxicidad, fueron las dosificaciones donde se
hallaron las mayores medias del índice de Zucconi, siendo esta una información
temprana sobre los posibles efectos que pueda generar la dosificación de este
biochar en los objetivos de la investigación.
- Evaluación de la asistencia del biochar en la capacidad fitorremediadora
de las especies vegetales altoandinas.
Una vez realizada la colecta del suelo contaminado por DAR y las especies
vegetales altoandinas, estas fueron trasladadas al invernadero del CICTEM,
donde se inició el experimento de fitorremediación con dosificaciones de biochar,
del cual se obtuvieron resultados producto del monitoreo del suelo y
especímenes (pH del sustrato, longitud de raíces, número de raíces y longitud
de plantas) del propio experimento.
170
Se observó que Paranephelius ovatus tuvo un incremento significativo del
número de raíces con respecto a Werneria nubigena (7 y 4, respectivamente),
sin importar la dosificación del biochar, es decir, que no hubo diferencias
significativas entre los resultados obtenidos a partir de las dosificaciones del
biochar, sino que, se encontraron estas diferencias a nivel de especies
vegetales; por otro lado, en cuanto al pH evaluado a la muestra de suelo
contaminado por DAR y su variación en cada tratamiento tras finalizar el
experimento en invernadero se observó que hubo diferencias significativas entre
las dosificaciones de biochar (el cuál según su análisis de caracterización tuvo
un pH de 8.81), siendo la dosificación del 3% la que generó un mayor aumento
del pH en todo el experimento. Los tratamientos sin biochar también tuvieron un
aumento del pH con una media de 1.28, es decir que los suelos aumentaron de
3.84 (pH del suelo contaminado por DAR) a aproximadamente 5, mientras que
las dosificaciones de biochar lo elevaron en promedio a valores de 5.90 y 6.82
respectivamente. El aumento del pH en los tratamientos sin dosificación de
biochar, fueron un indicio de que las especies vegetales estaban acumulando
metales en los suelos contaminados por drenaje ácido de roca, ya que, este
parámetro es uno de los principales indicadores de la presencia y dinámica de
metales en el suelo (Shah y Daverey 2020), por otro lado, estos resultados
obtenidos, nos permitieron observar que el biochar utilizado en el experimento,
podría estar actuando de manera más significativa con los parámetros físico-
químicos (en este caso el pH) que con parámetros biológicos medidos durante
el desarrollo del experimento (longitud de planta, longitud de raíces y variación
del número de raíces), tal y cómo lo demostró Olszyk et al. (2018), quien tras
evaluar la respuesta de cuatro tipos de biochares en la germinación de semillas
de zanahoria, lechuga, tomate, cebolla, entre otros cultivos y su posterior
desarrollo, determinó que el biochar tuvo efectos más significativos en la mejora
del pH, conductividad eléctrica y fósforo en el suelo que en el desarrollo de los
cultivos y/o plantas. Por otro lado, Stella Mary et al. (2016) y Suliman et al. (2017)
determinaron que a corto plazo el biochar tiene efectos significativos en
parámetros físico químicos del suelo, como el pH y/o conductividad eléctrica e
inclusive la retención de agua, sin embargo, a largo plazo podrían generarse
otros beneficios como el incremento de carbón en el suelo, la mejora de la
capacidad de intercambio catiónico y con ella la retención de nutrientes.
No se descarta que los comportamientos característicos de cada planta en
cuanto a las mediciones de longitud de raíz, número de raíces y longitud de
planta podría estar atribuido también a la propia fisiología de cada especie
vegetal y/o el estado del sustrato donde fueron plantadas.
A nivel de la influencia que tuvieron las dosificaciones de biochar en la
acumulación de metales por parte de las especies vegetales altoandinas en el
suelo contaminado por DAR, este fue evaluado en función a la acumulación de
metales en la parte aérea y radicular de las plantas, donde se obtuvieron
resultados particulares para cada especie vegetal, como a continuación se
171
discute de manera independiente, ya que no se hallaron referencias de
fitorremediación asistida con biochar para las especies vegetales en estudio.
Para el caso de Werneria nubigena se determinó que el biochar no influyó
significativamente en la cantidad de metales acumulados en la parte aérea de la
planta, mientras que, en la acumulación de Cu en la parte radicular de las plantas
se obtuvieron diferencias significativas entre la dosificación del 1% y 3% de
biochar, siendo la dosificación del 1% la que obtuvo una mayor media, cabe
mencionar que ambas dosificaciones resultaron no ser significativamente
distintas de tratamiento con 0% de biochar, sin embargo, la mayor media
obtenida en dicho análisis fue para la dosificación del 1%; con respecto a los
demás metales acumulados en la parte radicular no se encontraron diferencias
significativas entre los tratamientos aplicados. Se observó, además, que las
plantas de Werneria nubigena utilizadas en el experimento provenían de un
suelo con menores concentraciones de metales (a excepción del cobre) y que
tras someterse al experimento en invernadero tuvo diferentes comportamientos
en cuanto a su acumulación aérea y radicular, esto se pudo visualizar, ya que, el
análisis de la "planta colectada" o antes del experimento nos demostró a través
de su factor de traslocación, que tenía el potencial fitorremediador de
estabilización para Mn, Fe y Zn, mientras que para cobre y aluminio tuvo un
potencial extractor y estos variaron tras el experimento, siendo los ejemplo más
resaltantes el Fe que cambió de potencial estabilizador en el análisis de la planta
previo al experimento a extractor (en los tres tratamiento) tras finalizar el mismo,
el caso contrario se vio en Al pasando de potencial extractor a estabilizador.
Para el caso de Calamagrostis spp. se determinó que el biochar no influyó
significativamente en la cantidad de metales acumulados en la planta (parte
aérea y radicular), es decir, no se determinaron diferencias significativas entre
los tratamientos de 0%, 1% y 3% de dosificación de biochar con respecto a la
concentración de metales analizados; por otro lado, se observó que las plantas
de Calamagrostis spp. utilizadas en el experimento provenían de un suelo con
menores concentraciones de metales (a excepción del Cu) y que tras someterse
al experimento en invernadero tuvo diferentes comportamientos en cuanto a su
acumulación aérea y radicular. Esto se pudo visualizar, debido a que el análisis
de la "planta colectada" o antes del experimento nos demostró a través de su
factor de traslocación, que tenía el potencial de ser estabilizadora de los cinco
metales, y estos comportamientos variaron tras finalizar el experimento, ya que
los análisis finales con respecto a esta planta nos demostraron que a nivel del
Cu hubo un cambio de potencial estabilizador a potencial extractor en los tres
tratamientos, lo mismo sucedió para Fe; mientras que, para Zn solo se dio el
cambio de estabilizadora a extractora en la dosificación del 3% de biochar.
Para el caso de Paranephelius ovatus se determinó que el biochar no influyó
significativamente en la cantidad de metales acumulados en la parte radicular de
las plantas, mientras que, en la acumulación de Cu en la parte aérea de las
plantas se obtuvieron diferencias significativas entre la dosificación del 1% y 3%
172
de biochar, siendo la de 1% la que obtuvo una mayor media, cabe mencionar
que ambas dosificaciones resultaron no ser significativamente distintas de
tratamiento con 0% de biochar, sin embargo, la mayor media obtenida en dicho
análisis fue para la dosificación del 1%; con respecto a los demás metales
acumulados en la parte aérea no se encontraron diferencias significativas entre
los tratamientos aplicados. Se observó, además, que las plantas de
Paranephelius ovatus utilizadas en el experimento provenían de un suelo con
menores concentraciones de metales (a excepción del Al) y que tras someterse
al experimento en invernadero tuvo diferentes comportamientos en cuanto a su
acumulación aérea y radicular. Esto se pudo visualizar, ya que, el análisis de la
"planta colectada" o antes del experimento nos demostró a través de su factor
de traslocación, que tenía el potencial de ser extractora de los cinco metales, y
al finalizar el experimento se observó cambio marcados para Mn, donde tras
dosificar biochar al 1% y 3%, la planta pasó de tener potencial extractor a
estabilizador de dicho metal, del mismo modo se visualizó un cambio en Zn de
potencial estabilizador en el tratamiento sin biochar a potencial extractor en
ambas dosificaciones de biochar.
En general, la dosificación del biochar influyó significativamente en la mejora de
los niveles del pH en el suelo contaminado por DAR, donde la dosificación del
3% de biochar logró una mayor media, mientras que, para la acumulación de Cu
en la parte aérea de Paranephelius ovatus y la acumulación radicular de Cu en
Werneria nubigena, la dosificación del 1% de biochar fue significativamente
distinta del 3% de biochar, pero no del 0% de biochar, a pesar de presentar la
mayor media en ambos casos. Los resultados en cuanto a las dosificaciones de
biochar encuentra soporte en investigaciones cómo la de Moore et al. (2017),
quien determinó que dosificaciones del 5% y 10% de biochar producido a partir
de cáscaras de avena y heces de pollo, respectivamente, disminuyeron la
movilidad del Cu en el suelo, lo que estaría relacionado a incrementar la
disponibilidad del mismo hacia las plantas; encontró también que la distribución
del Cu en el suelo está relacionado a los parámetros físico-químicos del mismo
(pH, materia orgánica, CIC), y que el biochar al incrementar dichas propiedades
en el suelo, mejora de manera indirecta la inmovilización del cobre. Por otro lado,
Zhang et al. (2019) determinó que dosificaciones del 1.5% y 6% de biochar
producido a partir de paja de trigo mejoraron la acumulación de Cd en la parte
aérea de Medicago sativa (alfalfa), sin embargo, estas mejoras no fueron
significativamente distintas del tratamiento control; así mismo, Gong et al. (2019)
encontró que dosificaciones del 1% de biochar producido a partir de residuos de
té mejora la acumulación de Cd en las raíces de Boehmeria nivea (tipo de ortiga),
esta acumulación fue significativamente mayor a la obtenida para el tratamiento
control, mientras que no lo fue para los otros tratamientos (dosificación del 5% y
10% de biochar). Estos últimos investigadores atribuyeron que la mejora en la
acumulación del Cd, el crecimiento y desarrollo de las plantas está relacionado
a que el biochar mejora la retención de nutrientes y agua en el suelo, por lo que,
173
los experimentos de este tipo deberían analizarse a largo plazo, ya que una
enmienda orgánica podría presentar efectos más notorios al largo plazo.
Por otro lado, se vieron cambios en el factor de traslocación de las plantas y con
ello modificaciones en su potencial fitorremediador. Estos cambios podrían
atribuirse a que las plantas fueron colocadas en un suelo con mayores
concentraciones de metales, sin embargo, como ya se ha detallado en el
potencial fitorremediador de cada planta analizada, han habido variaciones muy
particulares, ya sea analizándolo desde cada especie vegetal, cada metal y/o
cada dosificación del biochar, esto puede darse así debido a que en la
fitorremediación, el estado de la planta, la cantidad de nutrientes e inclusive las
condiciones meteorológicas influyen en su desarrollo y por ende en la
acumulación de metales (Shah y Daverey 2020). Sin embargo, tras la
dosificación del biochar se han observado situaciones similares en otras
investigaciones como la de Zhang et al. (2019), quien observó que la
acumulación de Cd en M. sativa (alfalfa) aumentaba en la parte aérea de la
planta tras dosificar biochar, mientras que, la acumulación en la parte radicular
disminuía tras la dosificación del biochar. Además, estos últimos autores
determinaron que la adición de biochar puede alterar o modificar las
concentraciones de metales en las plantas, especialmente si se estudian
diferentes especies, ya que cada una tendría una respuesta y/o comportamiento
distinto.
En función a lo observado con respecto a la dosificación del biochar y pensando
en el futuro de la línea de investigación en fitorremediación asistida, debemos
tener en consideración que la respuesta del biochar ante la variación del pH en
el suelo y la modificación del potencial fitorremediador de las plantas, este podría
estar actuando directamente en las características físico-químicas del suelo, tal
y como lo menciona Paz Ferreiro et al. (2013), afirmando que la mayoría de
biochares tienen la característica común de ser alcalinos y mejoran las
condiciones físicas del suelo (reteniendo nutrientes y agua); por lo que, se hace
necesario entender e investigar cómo estos parámetros influyen en la eficacia de
remediar un suelo contaminado, abarcando el análisis y/o evaluación desde la
adsorción del contaminante hasta cómo el biochar influye en el desarrollo
completo de una planta. En ese mismo sentido, Sun, Sha y Chunming (2018)
mencionan que es importante evaluar las características físico químicas y
nutrientes del biochar, ya que estas son las que influyen directamente en la
calidad y/o salud del suelo, mejorando así el crecimiento de las plantas, sugieren
además, que se deben considerar distintos tipos de residencia y temperaturas
en la producción del biochar; buscando desde este punto las condiciones
óptimas de producción del biochar y luego interpretarlo en conjunto con la
capacidad fitorremediadora de cada planta.
En cuanto al análisis de la variación de las concentración de metales (desde el
inicio del experimento hasta el final del mismo), se pudo observar que
Calamagrostis spp. presentó acumulación de Cu y Al en su parte aérea, la cual
174
fue significativamente mayor que lo acumulado por Paranephelius ovatus y
Werneria nubigena, este resultado halla soporte en lo encontrado por Miguel et
al. (2013) quien colectó muestras de la especie Calamagrostis en los humedales
de Huancapetí y Mesapata (Huaraz), determinando que esta planta tiene la
capacidad de bioacumular As, Al, Cd, Fe, Pb y Zn en su parte aérea. En cuanto
a Paranephelius ovatus y Werneria nubigena se observó que ambas plantas
presentaron acumulaciones de Mn, Fe, Zn y Cu en sus partes radiculares, las
cuales fueron significativamente mayores a lo acumulado por Calamagrostis
spp., pero no significativamente distintas entre sí, lo hallado guarda relación con
lo obtenido por Loayza Muro (2014), quien colectó muestras de Werneria
nubigena en el Río Shallap (Huaraz) y logró determinar que dicha planta tiene la
capacidad de acumular Cu, Mn y Zn en sus tejidos vegetales, indistintamente de
ser raíz o parte aérea, mientras que, lo hallado en Paranephelius ovatus no logra
ser discutido ya que el análisis de la capacidad de acumulación de metales en
esta planta es resgistrado por primera vez. Finalmente, lo que se puede observar
de estas tres especies vegetales es que tras ser sembradas en un suelo con
mayores concentraciones de metales presentan un respuesta positiva en cuanto
la acumulación de ciertos metales, lo que nos permite considerarlas como
potenciales especies a utilizar en procesos de fitorremediación.
175
CONCLUSIONES
176
RECOMENDACIONES
177
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
ABDEL-SALAM, A.A., SALEM, H.M., ABDEL-SALAM, M.A. y SELEIMAN, M.F.,
2015. Phytochemical Removal of Heavy Metal-Contaminated Soils. En: I.
SHERAMETI y A. VARMA (eds.), Heavy Metal Contamination of Soils:
Monitoring and Remediation. S.l.: Springer, ISBN 9783319145259.
AGBLEVOR, F.A., BEIS, S., KIM, S.S., TARRANT, R. y MANTE, N.O., 2010.
Biocrude oils from the fast pyrolysis of poultry litter and hardwood. Waste
Management [en línea], vol. 30, no. 2, pp. 298-307. ISSN 0956053X. DOI
10.1016/j.wasman.2009.09.042. Disponible en:
http://dx.doi.org/10.1016/j.wasman.2009.09.042.
AL-WABEL, M.I., RAFIQUE, M.I., AHMAD, Mahtab, AHMAD, Munir, HUSSAIN,
A. y USMAN, A.R.A., 2018. Pyrolytic and hydrothermal carbonization of
date palm leaflets: Characteristics and ecotoxicological effects on seed
germination of lettuce. Saudi Journal of Biological Sciences, ISSN
1319562X. DOI 10.1016/j.sjbs.2018.05.017.
ANA, 2016. Protocolo nacional para el monitoreo de la calidad de los recursos
hídricos superficiales. [en línea]. S.l.: Disponible en:
https://www.ana.gob.pe/sites/default/files/normatividad/files/r.j._010-2016-
ana_0.pdf.
ARÉVALO DE GAUGGEL, G. y CASTELLANO, M., 2009. Manual Fertilizantes
y Enmiendas. [en línea]. El Zamorano: Disponible en:
https://www.se.gob.hn/media/files/media/Modulo_6_Manual_Fertilizantes_y
_Enmiendas..pdf.
ARIAS MARTINEZ, S.A., BETANCUR TORO, F.M., GÓMEZ ROJAS, G.,
SALAZAR GIRALDO, J.P. y HERNÁNDEZ ÁNGEL, M.L., 2010.
Fitorremediación con humedales artificiales para el tratamiento de aguas
residuales porcinas. Informador Técnico, vol. 74, pp. 12-22.
ATSDR, 2000. Agency for Toxic Substances and Disease Registry. [en línea].
[Consulta: 7 agosto 2020]. Disponible en: https://www.atsdr.cdc.gov/.
AVELINO CARHUARICRA, C.G., 2013. Eficacia de la fitoextracción para la
remediación de suelos contaminados en villa de Pasco [en línea]. Callao:
UNIVERSIDAD NACIONAL DEL CALLAO, 2013. Disponible en:
http://repositorio.unac.edu.pe/bitstream/handle/UNAC/459/T.M.378.A91.pdf
?sequence=1&isAllowed=y.
BAGUR-GONZÁLEZ, M.G., ESTEPA-MOLINA, C., MARTÍN-PEINADO, F. y
MORALES-RUANO, S., 2011. Toxicity assessment using Lactuca sativa L.
bioassay of the metal(loid)s As, Cu, Mn, Pb and Zn in soluble-in-water
saturated soil extracts from an abandoned mining site. Journal of Soils and
Sediments, vol. 11, no. 2, pp. 281-289. ISSN 14390108. DOI
10.1007/s11368-010-0285-4.
BEESLEY, L., MORENO-JIMÉNEZ, E., GOMEZ-EYLES, J.L., HARRIS, E.,
ROBINSON, B. y SIZMUR, T., 2011. A review of biochars’ potential role in
the remediation, revegetation and restoration of contaminated soils.
Environmental Pollution [en línea], vol. 159, no. 12, pp. 3269-3282. ISSN
02697491. DOI 10.1016/j.envpol.2011.07.023. Disponible en:
http://dx.doi.org/10.1016/j.envpol.2011.07.023.
BENIGNO VEGA, R.E., 2018. Evaluación de fitoextracción por Chenopodium
ambrosioides y Trifolium repens de zinc y plomo del relave de la planta
concentradora de minerales “Santa Rosa de Jangas”, 2017 [en línea].
Huaraz: Universidad Nacional Santiago Antunez de Mayolo, 2018.
Disponible en:
http://repositorio.unasam.edu.pe/bitstream/handle/UNASAM/2446/T033_74
803416_T.pdf?sequence=1&isAllowed=y.
BENITEZ, C.G., PECE, M.G. y GALINDEZ, M.J. de, 2010. Análisis de la
Varianza en Experimentos Factoriales: Cátedra de Estadística Forestal.
Apuntes de la Cátedra de Estadística [en línea]. Santiago del Estero:
Disponible en: http://fcf.unse.edu.ar/archivos/series-didacticas/sd-21-
estadistica.pdf.
BRITANNICA, 2020. Metal chemistry. [en línea]. [Consulta: 31 julio 2020].
Disponible en: https://www.britannica.com/science/metal-chemistry.
BRUUN, E.W., AMBUS, P., EGSGAARD, H. y HAUGGAARD-NIELSEN, H.,
2012. Effects of slow and fast pyrolysis biochar on soil C and N turnover
dynamics. Soil Biology and Biochemistry [en línea], vol. 46, no. August
2014, pp. 73-79. ISSN 00380717. DOI 10.1016/j.soilbio.2011.11.019.
Disponible en: http://dx.doi.org/10.1016/j.soilbio.2011.11.019.
BRUUN, E.W., HAUGGAARD-NIELSEN, H., IBRAHIM, N., EGSGAARD, H.,
AMBUS, P., JENSEN, P.A. y DAM-JOHANSEN, K., 2011. Influence of fast
pyrolysis temperature on biochar labile fraction and short-term carbon loss
in a loamy soil. Biomass and Bioenergy [en línea], vol. 35, no. 3, pp. 1182-
1189. ISSN 09619534. DOI 10.1016/j.biombioe.2010.12.008. Disponible
en: http://dx.doi.org/10.1016/j.biombioe.2010.12.008.
BUSS, W., GRAHAM, M.C., SHEPHERD, J.G. y MAŠEK, O., 2016. Risks and
benefits of marginal biomass-derived biochars for plant growth. Science of
the Total Environment, vol. 569-570, pp. 496-506. ISSN 18791026. DOI
10.1016/j.scitotenv.2016.06.129.
CANABARRO, N., SOARES, J.F., ANCHIETA, C.G., KELLING, C.S. y
MAZUTTI, M. a, 2013. Thermochemical processes for biofuels production
from biomass. Sustainable Chemical Processes [en línea], vol. 1, no. 1, pp.
22. ISSN 2043-7129. DOI 10.1186/2043-7129-1-22. Disponible en:
http://www.sustainablechemicalprocesses.com/content/1/1/22.
CANADIAN COUNCIL OF MINISTERS OF THE ENVIRONMENT, 2007.
Canadian Soil Quality Guidelines for the Protection of Environmental and
Human Health Total. 2007. Canadá: s.n. ISBN 1-896997-34-1.
CASTAÑEDA, W., 2019. Valorización de los residuos sólidos municiapales,
agropecuarios y forestales. . Lima:
179
CEDERLUND, H., BÖRJESSON, E. y STENSTRÖM, J., 2017. Effects of a
wood-based biochar on the leaching of pesticides bentazone, chlorpyrifos,
diuron, glyphosate and MCPA. Journal of Environmental Management, vol.
191, pp. 28-34. ISSN 10958630. DOI 10.1016/j.jenvman.2017.01.004.
CHANG KEE, J., GONZALES, M.J., PONCE, O., RAMÍREZ, L., LEÓN, V.,
TORRES, A., CORPUS, M. y LOAYZA-MURO, R., 2018. Accumulation of
heavy metals in native Andean plants: potential tools for soil
phytoremediation in Ancash (Peru). Environmental Science and Pollution
Research, vol. 25, no. 34, pp. 33957-33966. ISSN 16147499. DOI
10.1007/s11356-018-3325-z.
CHIBUEZE, C., CHIOMA, A. y CHIKERE, B., 2016. Bioremediation techniques
– classification based on site of application : principles , advantages ,
limitations and prospects. World Journal of Microbiology and
Biotechnology, ISSN 1573-0972. DOI 10.1007/s11274-016-2137-x.
CINCIA, 2018. Producción y utilización del biocarbón en Madre de Dios. [en
línea]. S.l.: Disponible en: http://cincia.wfu.edu/wp-content/uploads/Nota-
Técnica_Biochar-1.pdf.
CORNEJO ESCURRA, D.W., 2016. “Mejoramiento de la calidad de suelos
contaminados con Fracción de hidrocarburos F2 a partir de la
fitorremediación empleando la Typha latifolia (Totora) y biocarbón”. S.l.:
UNIVERSIDAD CÉSAR VALLEJO.
CORPUS QUIROZ, M.Y., 2018. Eficiencia de especies altoandinas como
plantas fitorremediadoras de suelos contaminados con metales pesados
provenientes de la planta concentradora de minerales Santa Rosa de
Jangas, en condiciones de invernadero, 2015-2016. Huaraz:
UNIVERSIDAD NACIONAL SANTIAGO ANTUNEZ DE MAYOLO, 2018.
CUEVAS DÍAZ, M., ESPINOZA REYES, F., ILIZALITURRI HERNÁNDEZ;
CÉSAR y MENDOZA CANTÚ, A., 2015. Métodos ecotoxicológicos para la
evaluación de suelos contaminados con hidrocarburos. S.l.: s.n. ISBN
9786077908623.
DAN, T.V., 2001. Phytoremediation of metal contaminated soils: Metal tolerance
and metal accumulation in Pelargonium sp. (Tesis de doctorado) [en línea].
Otawwa: University of Guelph, 2001. Disponible en:
https://www.collectionscanada.gc.ca/obj/s4/f2/dsk3/ftp04/NQ58302.pdf.
DOLD, B., AGUILERA, A., CISTERNAS, M.E., BUCCHI, F. y AMILS, R., 2013.
Acid Rock Drainage and Rock Weathering in Antarctica: Important Sources
for Iron Cycling in the Southern Ocean. Environmental, Science &
Technology, DOI 10.1021/es305141b.
DUEÑAS SALAS, J., 2015. Evaluación de la capacidad fitorremediadora de
lnga edulis mart., en una área degradada por minería aurifera en el distrito
Inambari, provincia Tambopata, región de Madre de Dios [en línea]. Puerto
Maldonado: UNIVERSIDAD NACIONAL AMAZÓNICA DE MADRE DE
DIOS, 2015. Disponible en:
180
http://repositorio.unamad.edu.pe/bitstream/handle/UNAMAD/117/004-2-3-
040.pdf?sequence=1&isAllowed=y.
EUROFINS, 2014. Analyse of biochar produced in KON-TIKI. [en línea].
Freiberg, Germany: Disponible en: https://www.ithaka-
institut.org/ithaka/media/doc/Kon-Tiki-II_EBC-Analyse.pdf.
FAIN BINDA, F., BUTTI, M. y TORTI, M.J., 2017. INDICE DE GERMINACION
COMO INDICADOR DE MADUREZ EN COMPOST DE RESIDUOS DE
INCUBACION. Avicultura [en línea], vol. 10, no. 37, pp. 54-57. Disponible
en:
https://inta.gob.ar/sites/default/files/indice_de_germinacion_como_indicado
r_de_madurez_en_compost_de_residuos_de_incubacion.pdf.
FEIGE GAULT, K.B., GAMMON, P. y FORTIN, D., 2015. A geochemical
characterization of cold-water natural acid rock drainage at the Zn – Pb XY
deposit , Yukon , Canada. Applied Geochemistry [en línea], ISSN 0883-
2927. DOI 10.1016/j.apgeochem.2015.06.003. Disponible en:
http://dx.doi.org/10.1016/j.apgeochem.2015.06.003.
FOW ESTEVES, A.J. y CAMINO TENORIO, V.B., 2018. Procesos de
producción y aplicación del biochar. En: PERMUSA S.C. (ed.),
CONGRESO INTERNACIONAL DE INVESTIGACIÓN E INNOVACIÓN
MULTIDISCIPLINARIO [en línea]. Guanajuato: Universidad Centro de
Estudios Cortázar, pp. 8106-8133. Disponible en:
http://www.congresoucec.com.mx/documentos/Memoria3.pdf.
GAJIĆ, A., RAMKE, H.G., HENDRICKS, A. y KOCH, H.J., 2012. Microcosm
study on the decomposability of hydrochars in a Cambisol. Biomass and
Bioenergy, vol. 47, no. 0, pp. 250-259. ISSN 1873-2909. DOI
10.1016/j.biombioe.2012.09.036.
GARLAPALLI, R.K., WIRTH, B. y REZA, M.T., 2016. Pyrolysis of hydrochar
from digestate: Effect of hydrothermal carbonization and pyrolysis
temperatures on pyrochar formation. Bioresource Technology, vol. 220, pp.
168-174. ISSN 18732976. DOI 10.1016/j.biortech.2016.08.071.
GASCÓ, G., CELY, P., PAZ-FERREIRO, J., PLAZA, C. y MÉNDEZ, A., 2016.
Relation between biochar properties and effects on seed germination and
plant development. Biological Agriculture and Horticulture, vol. 32, no. 4,
pp. 237-247. ISSN 01448765. DOI 10.1080/01448765.2016.1166348.
GELARDI, D.L., LI, C. y PARIKH, S.J., 2019. An emerging environmental
concern: Biochar-induced dust emissions and their potentially toxic
properties. Science of the Total Environment [en línea], vol. 678, pp. 813-
820. ISSN 18791026. DOI 10.1016/j.scitotenv.2019.05.007. Disponible en:
https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2019.05.007.
GEORGE, C., WAGNER, M., KÜCKE, M. y RILLIG, M.C., 2012. Divergent
consequences of hydrochar in the plant-soil system: Arbuscular
mycorrhiza, nodulation, plant growth and soil aggregation effects. Applied
Soil Ecology [en línea], vol. 59, pp. 68-72. ISSN 09291393. DOI
181
10.1016/j.apsoil.2012.02.021. Disponible en:
http://dx.doi.org/10.1016/j.apsoil.2012.02.021.
GONG, X., HUANG, D., LIU, Y., ZENG, G., CHEN, S., WANG, R., XU, P.,
CHENG, M., ZHANG, C. y XUE, W., 2019. Biochar facilitated the
phytoremediation of cadmium contaminated sediments : Metal behavior ,
plant toxicity , and microbial activity. Science of the Total Environment [en
línea], vol. 666, pp. 1126-1133. ISSN 0048-9697. DOI
10.1016/j.scitotenv.2019.02.215. Disponible en:
https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2019.02.215.
GONZÁLES MIRANDA, M.I., 2016. Mejoramiento de la fitoextracción en
plantas nativas en suelos contaminados por actividades mineras en
Puchuncaví y Quintero (Tesis doctoral) [en línea]. Barcelona:
UNIVERSITAT DE BARCELONA. Disponible en:
http://diposit.ub.edu/dspace/bitstream/2445/113002/1/MIGM_TESIS.pdf.
GOTELLI, N.J. y ELLISON, A.M., 2013. A Primer of Ecological Statistics -
Second Edition [en línea]. Sunderland, Massachusetts: Sinauer Associates,
Inc. ISBN 9781605350646. Disponible en: www.sinauer.com.
GOYAL, H.B., SEAL, D. y SAXENA, R.C., 2008. Bio-fuels from thermochemical
conversion of renewable resources: A review. Renewable and Sustainable
Energy Reviews, vol. 12, no. 2, pp. 504-517. ISSN 13640321. DOI
10.1016/j.rser.2006.07.014.
GRANDE, J.A., LOAYZA-MURO, R., ALONSO-CHAVES, F.M., FORTES, J.C.,
WILLEMS, B. y SARMIENTO, A.M., 2019. The Negro River ( Ancash-Peru
): A unique case of water pollution , three environmental scenarios and an
unresolved issue. Science of the Total Environment [en línea], vol. 648, pp.
398-407. ISSN 0048-9697. DOI 10.1016/j.scitotenv.2018.08.068.
Disponible en: https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2018.08.068.
GUERRA LAURA, P.A., 2015. Producción y caracterización de Biochar a partir
de la biomasa residual de sistemas agroforestales y de agricultura
convencional en la Amazonía Peruana (Tesis de titulación) [en línea].
Lima: UNIVERSIDAD NACIONAL AGRARIA LA MOLINA, 2015. Disponible
en:
http://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstream/handle/UNALM/1895/Q70.G84-
T.pdf?sequence=1&isAllowed=y.
HARSONO, S.S., GRUNDMANN, P. y SIAHAAN, D., 2015. Role of Biogas and
Biochar Palm Oil Residues for Reduction of Greenhouse Gas Emissions in
the Biodiesel Production. Energy Procedia [en línea], vol. 65, pp. 344-351.
ISSN 18766102. DOI 10.1016/j.egypro.2015.01.063. Disponible en:
http://dx.doi.org/10.1016/j.egypro.2015.01.063.
HERATH, I., KUMARATHILAKA, P., AL-WABEL, M.I., ABDULJABBAR, A.,
AHMAD, M., USMAN, A.R.A. y VITHANAGE, M., 2016. Mechanistic
modeling of glyphosate interaction with rice husk derived engineered
biochar. Microporous and Mesoporous Materials [en línea], vol. 225, no.
January, pp. 280-288. ISSN 13871811. DOI
182
10.1016/j.micromeso.2016.01.017. Disponible en:
http://dx.doi.org/10.1016/j.micromeso.2016.01.017.
HIRZEL, J. y SALAZAR, F., 2011. Uso de enmiendas orgánicas como fuente de
fertilización en cultivos. Curso de acreditación para operadores SIRSD
2011: Técnicas de conservación de suelos, agua y vegetación en territorios
degradados. [en línea]. Bío Bío: Disponible en:
http://biblioteca.inia.cl/medios/raihuen/Descargas/cap_05_enmiendas_orga
nicas.pdf.
HOSSAIN, M.K., STREZOV, V., YIN CHAN, K. y NELSON, P.F., 2010.
Agronomic properties of wastewater sludge biochar and bioavailability of
metals in production of cherry tomato (Lycopersicon esculentum).
Chemosphere [en línea], vol. 78, no. 9, pp. 1167-1171. ISSN 00456535.
DOI 10.1016/j.chemosphere.2010.01.009. Disponible en:
http://dx.doi.org/10.1016/j.chemosphere.2010.01.009.
HOSSAIN, M.K., STREZOV VLADIMIR, V., CHAN, K.Y., ZIOLKOWSKI, A. y
NELSON, P.F., 2011. Influence of pyrolysis temperature on production and
nutrient properties of wastewater sludge biochar. Journal of Environmental
Management [en línea], vol. 92, no. 1, pp. 223-228. ISSN 03014797. DOI
10.1016/j.jenvman.2010.09.008. Disponible en:
http://dx.doi.org/10.1016/j.jenvman.2010.09.008.
HUAMÁN DE LA CRUZ, G.D., 2018. Evaluación de las potencialidades de los
microorganismos asociados a plantas altoandinas para procesos de
biorremediación, Punta Olímpica - Parque Nacional Huascarán – 2016 [en
línea]. Huaraz: UNIVERSIDAD NACIONAL SANTIAGO ANTUNEZ DE
MAYOLO, 2018. Disponible en:
http://repositorio.unasam.edu.pe/bitstream/handle/UNASAM/2449/T033_74
169385_T.pdf?sequence=1&isAllowed=y.
HUANG, D., LIU, L., ZENG, G., XU, P., HUANG, C., DENG, L., WANG, R. y
WAN, J., 2017. The effects of rice straw biochar on indigenous microbial
community and enzymes activity in heavy metal-contaminated sediment.
Chemosphere, vol. 174, pp. 545-553. ISSN 00456535. DOI
10.1016/j.chemosphere.2017.01.130.
HUANG, H., YAO, W., LI, R., ALI, A., DU, J., GUO, D., XIAO, R., GUO, Z.,
ZHANG, Z. y AWASTHI, M.K., 2017. Effect of pyrolysis temperature on
chemical form , behavior and environmental risk of Zn , Pb and Cd in
biochar produced from phytoremediation residue. Bioresource Technology
[en línea], ISSN 0960-8524. DOI 10.1016/j.biortech.2017.10.020.
Disponible en: https://doi.org/10.1016/j.biortech.2017.10.020.
HUFF, M.D., KUMAR, S. y LEE, J.W., 2014. Comparative analysis of pinewood,
peanut shell, and bamboo biomass derived biochars produced via
hydrothermal conversion and pyrolysis. Journal of Environmental
Management [en línea], vol. 146, pp. 303-308. ISSN 10958630. DOI
10.1016/j.jenvman.2014.07.016. Disponible en:
http://dx.doi.org/10.1016/j.jenvman.2014.07.016.
183
IBI, 2010. New England Biochar - Designing, building and marketing a biochar
unit. [en línea]. [Consulta: 28 octubre 2019]. Disponible en: https://biochar-
international.org/Newenglandbiochar/.
IBI, 2015. Standardized product definition and product testing Guidelines for
Biochar that is used in soil [en línea]. 2015. S.l.: s.n. Disponible en:
http://www.biochar-
international.org/sites/default/files/Guidelines_for_Biochar_That_Is_Used_i
n_Soil_Final.pdf.
IBI, 2018. Biochar Production Technologies. Biochar production systems are
generally classified as either pyrolysis or gasification systems. [en línea].
[Consulta: 28 octubre 2019]. Disponible en: https://biochar-
international.org/biochar-production-technologies/.
IGLESIAS ABAD, S.F., 2018. Aplicación de biochar a partir de biomasa residual
de eucalipto para evaluar la productividad con maíz en el austro
ecuatoriano (Tesis doctoral) [en línea]. Lima: UNIVERSIDAD NACIONAL
AGRARIA LA MOLINA, 2018. Disponible en:
http://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstream/handle/UNALM/3394/iglesias-
abad-sergio-fernando.pdf?sequence=1&isAllowed=y.
INAIGEM, 2018. Inventario Nacional de Glaciares - Las Cordilleras Glaciares
del Perú. [en línea]. Huaraz: Disponible en:
https://www.inaigem.gob.pe/wp-content/uploads/2019/04/INVENTARIO-
NACIONAL-DE-GLACIARES-.-LAS-CORDILLERAS-GLACIARES-DEL-
PERÚ.pdf.
INYANG, M., GAO, B., PULLAMMANAPPALLIL, P., DING, W. y ZIMMERMAN,
A.R., 2010. Biochar from anaerobically digested sugarcane bagasse.
Bioresource Technology [en línea], vol. 101, no. 22, pp. 8868-8872. ISSN
09608524. DOI 10.1016/j.biortech.2010.06.088. Disponible en:
http://dx.doi.org/10.1016/j.biortech.2010.06.088.
IPCC, 2014. Climate change 2014: impacts, adaptation and vulnerability. . S.l.:
s.n., pp. 2014.
ITHAKA INSTITUTE, 2014. Kon-Tiki - Producción de biochar. [en línea].
[Consulta: 28 octubre 2019]. Disponible en: https://www.ithaka-
institut.org/de/ct/101-Kon-Tiki-----Die-Demokratisierung-der-Pflanzenkohle-
Produktion.
JARA-PEÑA, E., GÓMEZ, J., MONTOYA, H., SÁNCHEZ, T., TAPIA, L., CANO,
N. y DEXTRE, A., 2017. Accumulation of heavy metals in Calamagrostis
rigida quitense Kunth ( Haloragaceae ) evaluated in four high Andean
wetlands of Peru. ArnaldoA [en línea], vol. 24, no. 2, pp. 583-598. DOI
10.22497/arnaldoa.242.24210. Disponible en:
http://doi.org/10.22497/arnaldoa.242.24210.
JIANG, T.Y., JIANG, J., XU, R.K. y LI, Z., 2012. Adsorption of Pb(II) on variable
charge soils amended with rice-straw derived biochar. Chemosphere, vol.
89, no. 3, pp. 249-256. ISSN 00456535. DOI
184
10.1016/j.chemosphere.2012.04.028.
JIN, J., KANG, M., SUN, K., PAN, Z., WU, F. y XING, B., 2016. Properties of
biochar-amended soils and their sorption of imidacloprid, isoproturon, and
atrazine. Science of the Total Environment [en línea], vol. 550, pp. 504-
513. ISSN 18791026. DOI 10.1016/j.scitotenv.2016.01.117. Disponible en:
http://dx.doi.org/10.1016/j.scitotenv.2016.01.117.
JONES, D.L., EDWARDS-JONES, G. y MURPHY, D. V., 2011. Biochar
mediated alterations in herbicide breakdown and leaching in soil. Soil
Biology and Biochemistry [en línea], vol. 43, no. 4, pp. 804-813. ISSN
00380717. DOI 10.1016/j.soilbio.2010.12.015. Disponible en:
http://dx.doi.org/10.1016/j.soilbio.2010.12.015.
KALDERIS, D., TSUCHIYA, S., PHILLIPOU, K., PASCHALIDOU, P.,
PASHALIDIS, I., TASHIMA, D. y TSUBOTA, T., 2020. Utilization of pine
tree biochar produced by flame-curtain pyrolysis in two non-agricultural
applications Dimitrios. Bioresource Technology Reports [en línea], pp.
100384. ISSN 2589-014X. DOI 10.1016/j.biteb.2020.100384. Disponible
en: https://doi.org/10.1016/j.biteb.2020.100384.
KIM, K.H., KIM, J.Y., CHO, T.S. y CHOI, J.W., 2012. Influence of pyrolysis
temperature on physicochemical properties of biochar obtained from the
fast pyrolysis of pitch pine (Pinus rigida). Bioresource Technology [en
línea], vol. 118, no. October, pp. 158-162. ISSN 09608524. DOI
10.1016/j.biortech.2012.04.094. Disponible en:
http://dx.doi.org/10.1016/j.biortech.2012.04.094.
KIM, R.-Y., YOON, J.K., KIM, T.-S., YANG, J.E., OWENS, G. y KIM, K.-R.,
2015. Bioavailability of heavy metals in soils : definitions and practical
implementation — a critical review Bioavailability of heavy metals in soils :
definitions and practical implementation — a critical review. Environmental
Geochemistry and Health, no. April. DOI 10.1007/s10653-015-9695-y.
KRUSE, A., FUNKE, A. y TITIRICI, M.M., 2013. Hydrothermal conversion of
biomass to fuels and energetic materials. Current Opinion in Chemical
Biology [en línea], vol. 17, no. 3, pp. 515-521. ISSN 13675931. DOI
10.1016/j.cbpa.2013.05.004. Disponible en:
http://dx.doi.org/10.1016/j.cbpa.2013.05.004.
KUMAR GAUTAM, P., KUMAR GAUTAM, R., CHATTOPAGHYAYA, M.C. y
PANDEY, J.D., 2016. Heavy metals in the environment: Fate, transport,
toxicity and remediation technologies. Heavy Metals in the Environment.
Deepak Pat. Allahabad, India: Nava Science, ISBN 9781634847407.
KURAMSHINA, N.G., KURAMSHIN, E.M., NIKOLAEVA, S. V. y IMASHEV,
Y.B., 2014. The biogeochemical characteristics of the content of heavy
metals in soil , plants and animals in different natural areas of
Bashkortostan. Journal of Geochemical Exploration [en línea], pp. 1-4.
ISSN 0375-6742. DOI 10.1016/j.gexplo.2014.01.027. Disponible en:
http://dx.doi.org/10.1016/j.gexplo.2014.01.027.
185
LEHMANN, J., 2009. Testimony of Dr. Johannes Lehmann Cornell University,
Ithaca, NY, USA Before - Biochar for sustainable carbon sequestration and
global soil enhancement. Committee on Energy Independence and Global
Warming. Washington, DC:
LEHMANN, J., GAUNT, J. y RONDON, M., 2006. Bio-char sequestration in
terrestrial ecosystems - A review. Mitigation and Adaptation Strategies for
Global Change, vol. 11, no. 2, pp. 403-427. ISSN 13812386. DOI
10.1007/s11027-005-9006-5.
LEHMANN, J. y JOSEPH, S., 2009. Biochar for environmental management :
An introduction. Biochar for Environmental Management - Science and
Technology, vol. 1, pp. 1-12. ISSN 13899341. DOI
10.1016/j.forpol.2009.07.001.
LEÓN MENACHO, V.A., 2017. Capacidad fitorremediadora de especies
altoandinas para suelos contaminados por metales pesados procedentes
de la compañía minera Lincuna S.A.C., en condiciones de invernadero,
2015-2016 [en línea]. Huaraz: UNIVERSIDAD NACIONAL SANTIAGO
ANTUNEZ DE MAYOLO, 2017. Disponible en:
http://repositorio.unasam.edu.pe/handle/UNASAM/1900.
LI, F., FENG, D., DENG, H., YU, H. y GE, C., 2016. Effects of Biochars
Prepared from Cassava Dregs on Sorption Behavior of Ciprofloxacin.
Procedia Environmental Sciences [en línea], vol. 31, pp. 795-803. ISSN
18780296. DOI 10.1016/j.proenv.2016.02.076. Disponible en:
http://dx.doi.org/10.1016/j.proenv.2016.02.076.
LI, N., YIN, M., TSANG, D.C.W., YANG, S., LIU, J., LI, X., SONG, G. y WANG,
J., 2019. Mechanisms of U ( VI ) removal by biochar derived from Ficus
microcarpa aerial root : A comparison between raw and modi fi ed biochar.
Science of the Total Environment [en línea], vol. 697. ISSN 0048-9697.
DOI 10.1016/j.scitotenv.2019.134115. Disponible en:
https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2019.134115.
LIU, L., LI, W., SONG, W. y GUO, M., 2018. Remediation techniques for heavy
metal-contaminated soils : Principles and applicability. Science of the Total
Environment [en línea], vol. 633, pp. 206-219. ISSN 0048-9697. DOI
10.1016/j.scitotenv.2018.03.161. Disponible en:
https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2018.03.161.
LOAYZA MURO, R., 2014. Calidad de agua en cabeceras altoandinas en el
contexto del cambio climático. [en línea]. Huaraz: Disponible en:
http://siar.minam.gob.pe/ancash/sites/default/files/archivos/public/docs/nota
_tecnica_02.pdf.
LOAYZA MURO, R., 2018. Servicio para el diseño de humedales artificiales
con fines de investigación para la biorremediación de aguas contaminadas
con Drenaje Ácido de Rocas (DAR). . Lima:
LU, K., YANG, X., SHEN, J., ROBINSON, B., HUANG, H., LIU, D., BOLAN, N.,
PEI, J. y WANG, H., 2014. Effect of bamboo and rice straw biochars on the
186
bioavailability of Cd, Cu, Pb and Zn to Sedum plumbizincicola. Agriculture,
Ecosystems and Environment [en línea], vol. 191, pp. 124-132. ISSN
01678809. DOI 10.1016/j.agee.2014.04.010. Disponible en:
http://dx.doi.org/10.1016/j.agee.2014.04.010.
LUNA SOLANO, E.Y., 2018. Biorremediación utilizando Distichia muscoides y
Calamagrostis glacialis del drenaje ácido de roca proveniente del nevado
de Pastoruri – 2015 [en línea]. Huaraz: UNIVERSIDAD NACIONAL
SANTIAGO ANTUNEZ DE MAYOLO, 2018. Disponible en:
http://repositorio.unasam.edu.pe/bitstream/handle/UNASAM/2226/T033_42
590052_T.pdf?sequence=1&isAllowed=y.
MADDI, B., VIAMAJALA, S. y VARANASI, S., 2011. Comparative study of
pyrolysis of algal biomass from natural lake blooms with lignocellulosic
biomass. Bioresource Technology [en línea], vol. 102, no. 23, pp. 11018-
11026. ISSN 09608524. DOI 10.1016/j.biortech.2011.09.055. Disponible
en: http://dx.doi.org/10.1016/j.biortech.2011.09.055.
MAHURPAWAR, M., 2015. Effects of heavy metals on human health. Social
Issues and Environmental Problems [en línea], vol. 0530. ISSN 2350-0530.
Disponible en:
http://dspace.unitru.edu.pe/bitstream/handle/UNITRU/2984/Crisanto
Rodriguez%2C Senen.pdf.pdf?sequence=1&isAllowed=y.
MAJOR, J., 2010. Guidelines on Practical Aspects of Biochar Application to
Field Soil in Various Soil Management Systems. [en línea]. S.l.: Disponible
en: https://www.biochar-international.org/wp-
content/uploads/2018/04/IBI_Biochar_Application.pdf.
MAJOR, J., 2011. Boletín Técnico de IBI #101. IBI [en línea], pp. 1-2.
Disponible en: https://www.biochar-international.org/wp-
content/uploads/2018/04/Technical_Bulletin_101-spanish.pdf.
MARK, B.G., FRENCH, A., BARAER, M., CAREY, M., BURY, J., YOUNG, K.R.,
POLK, M.H., WIGMORE, O., LAGOS, P., CRUMLEY, R., MCKENZIE,
J.M., LAUTZ, L., FRENCH, A., BARAER, M., CAREY, M., BURY, J.,
YOUNG, K.R., POLK, M.H., WIGMORE, O. y LAGOS, P., 2017. Glacier
loss and hydro-social risks in the Peruvian Andes. Global and Planetary
Change [en línea], ISSN 0921-8181. DOI 10.1016/j.gloplacha.2017.10.003.
Disponible en: http://dx.doi.org/10.1016/j.gloplacha.2017.10.003.
MARKS, E.A.N., MATTANA, S., ALCAÑIZ, J.M., PÉREZ-HERRERO, E. y
DOMENE, X., 2016. Gasifier biochar effects on nutrient availability, organic
matter mineralization, and soil fauna activity in a multi-year Mediterranean
trial. Agriculture, Ecosystems and Environment [en línea], vol. 215, pp. 30-
39. ISSN 01678809. DOI 10.1016/j.agee.2015.09.004. Disponible en:
http://dx.doi.org/10.1016/j.agee.2015.09.004.
MARTEL VALVERDE, G., TORRES LÁZARO, J.C. y JARA INFANTES, W.H.,
2018. Variación del pH en aguas superficiales debido a drenajes ácidos de
roca en la subcuenca Quillcay, Huaraz, Ancash. Revista de Glaciares y
Ecosistemas de Montaña [en línea], vol. 5, pp. 57-68. Disponible en:
187
http://www.inaigem.gob.pe/biblioteca/publicaciones/categoria/Revista.
MARTIN, S.M., KOOKANA, R.S., VAN ZWIETEN, L. y KRULL, E., 2012.
Marked changes in herbicide sorption-desorption upon ageing of biochars
in soil. Journal of Hazardous Materials [en línea], vol. 231-232, pp. 70-78.
ISSN 03043894. DOI 10.1016/j.jhazmat.2012.06.040. Disponible en:
http://dx.doi.org/10.1016/j.jhazmat.2012.06.040.
MEDINA MARCOS, K.D. y MONTANO CHÁVEZ, Y.N., 2014. Determinación
del factor de bioconcentración y traslocación de metales pesados en el
Juncus arcticus Willd. y Cortaderia rudiuscula Stapf, de áreas
contaminadas con el pasivo ambiental minero Alianza - Áncash 2013 [en
línea]. Huaraz: UNIVERSIDAD NACIONAL SANTIAGO ATUNEZ DE
MAYOLO, 2014. Disponible en:
http://repositorio.unasam.edu.pe/handle/UNASAM/1775?show=full.
MÉNDEZ, A., GÓMEZ, A., PAZ-FERREIRO, J. y GASCÓ, G., 2012. Effects of
sewage sludge biochar on plant metal availability after application to a
Mediterranean soil. Chemosphere, vol. 89, no. 11, pp. 1354-1359. ISSN
00456535. DOI 10.1016/j.chemosphere.2012.05.092.
MENDOZA, D., SALAZAR, K. y BRAVO, L., 2016. Fitorremediación acuática
con Myriophyllum aquaticum para el tratamiento de efluentes generados
por pasivos ambientales mineros de Hualgayoc-Cajamarca [en línea].
Callao: UNIVERSIDAD NACIONAL DEL CALLAO, 2016. Disponible en:
http://repositorio.unac.edu.pe/handle/UNAC/1594.
MEYER, S., GENESIO, L., VOGEL, I., SCHMIDT, H.-P., SOJA, G., SOMEUS,
E., SHACKLEY, S., VERHEIJEN, F. y GLASER, B., 2015. Biochar
Standardization and Legislation Harmonization. Journal of Environmental
Engineering and Landscape Management, vol. 25, no. 2, pp. 175-191.
ISSN 16486897. DOI 10.3846/16486897.2016.1254640.
MEYER, S., GLASER, B. y QUICKER, P., 2011. Technical, economical, and
climate-related aspects of biochar production technologies: A literature
review. Environmental Science and Technology, vol. 45, no. 22, pp. 9473-
9483. ISSN 0013936X. DOI 10.1021/es201792c.
MIGUEL, B., EDELL, A., YUPANQUI, E. y PALOMINO, E., 2013. A
phytoremediation approach using Calamagrostis ligulata and Juncus
imbricatus in Andean wetlands of Peru. Environ Monit Assess, pp. 323-334.
DOI 10.1007/s10661-012-2552-x.
MILESI DELAYE, L., BRANCO DE FREITAS MAIA, C., IRIZAR, A. y
ANDRIULO, A., 2016. Caracterización de biochars producidos a partir de
Miscanthus giganteus y Aspidosperma quebracho - blanco. En: ESTACIÓN
EXPERIMENTAL AGROPECUARIA - INTA PERGAMINO (ed.), XXV
CONGRESO ARGENTINO DE LA CIENCIA DEL SUELO. Buenos Aires:
s.n.,
MINAM, 2014. Guía para el muestreo de suelos. [en línea]. S.l.: Disponible en:
http://www.minam.gob.pe/wp-content/uploads/2018/07/GUIA-PARA-EL-
188
MUESTREO-DE-SUELO.pdf.
MINAM, 2017. Aprueban Estándares de Calidad Ambiental (ECA) para suelo
[en línea]. 2017. Perú: s.n. Disponible en:
http://www.minam.gob.pe/disposiciones/decreto-supremo-n-011-2017-
minam/.
MOHAN, D., RAJPUT, S., SINGH, V.K., STEELE, P.H. y PITTMAN, C.U., 2011.
Modeling and evaluation of chromium remediation from water using low
cost bio-char, a green adsorbent. Journal of Hazardous Materials, vol. 188,
no. 1-3, pp. 319-333. ISSN 03043894. DOI 10.1016/j.jhazmat.2011.01.127.
MOLINA, E., 2002. Análisis de suelos y su interpretación. [en línea]. S.l.:
Disponible en:
http://www.infoagro.go.cr/Inforegiones/RegionCentralOriental/Documents/S
uelos/SUELOS-AMINOGROWanalisiseinterpretacion.pdf.
MONCUR, M.C., JAMBOR, J.L., PTACEK, C.J. y BLOWES, D.W., 2009. Mine
drainage from the weathering of sulfide minerals and magnetite. Applied
Geochemistry [en línea], vol. 24, no. 12, pp. 2362-2373. ISSN 0883-2927.
DOI 10.1016/j.apgeochem.2009.09.013. Disponible en:
http://dx.doi.org/10.1016/j.apgeochem.2009.09.013.
MOORE, F., GONZÁLEZ, M., KHAN, N., CURAQUEO, G., SANCHEZ-
MONEDERO, M., RILLING, J., MORALES, E., PANICHINI, M., MUTIS, A.,
JORQUERA, M., MEJIAS, J., HIRZEL, J. y MEIER, S., 2017. Copper
immobilization by biochar and microbial community abundance in metal-
contaminated soils. Science of the Total Environment [en línea], ISSN
0048-9697. DOI 10.1016/j.scitotenv.2017.10.223. Disponible en:
https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2017.10.223.
NAVA RUÍZ, C. y MÉNDEZ ARMENTA, M., 2011. Efectos neurotóxicos de
metales pesados (cadmio, plomo, arsénico y talio). Arch Neurocien [en
línea], vol. 16, no. 3, pp. 140-147. Disponible en:
https://www.medigraphic.com/pdfs/arcneu/ane-2011/ane113f.pdf.
NOVOTNY, E.H., MAIA, C.M.B. de F., CARVALHO, M.T. de M. y MADARI,
B.E., 2015. Biochar: Pyrogenic Carbon for Agricultural Use - a Critical
Review. Revista Brasileira de Ciência do Solo [en línea], vol. 39, no. 2, pp.
321-344. ISSN 1806-9657. DOI 10.1590/01000683rbcs20140818.
Disponible en:
http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-
06832015000200321&lng=en&nrm=iso&tlng=en.
OGUNDIRAN, M.B., MEKWUNYEI, N.S. y ADEJUMO, S.A., 2018. Compost
and biochar assisted phytoremediation potentials of Moringa oleifera for
remediation of lead contaminated soil. Environmental Chemical
Engineering [en línea], ISSN 2213-3437. DOI 10.1016/j.jece.2018.03.025.
Disponible en: https://doi.org/10.1016/j.jece.2018.03.025.
OLANIRAN, A.O., BALGOBIND, A. y PILLAY, B., 2013. Bioavailability of Heavy
Metals in Soil : Impact on Microbial Biodegradation of Organic Compounds
189
and Possible Improvement Strategies. International Journal of Molecular
Sciences, pp. 10197-10228. ISSN 1422-0067. DOI
10.3390/ijms140510197.
OLMO, M., 2016. Efectos del biochar sobre el suelo , las características de la
raíz y la producción vegetal Directores : Rafael Villar Montero y José
Antonio Alburquerque. ,
OLSZYK, D.M., SHIROYAMA, T., NOVAK, J.M. y JOHNSON, M.G., 2018. A
rapid-test for screening biochar effects on seed germination.
Communications in Soil Science and Plant Analysis, vol. 49, no. 16, pp.
2025-2041. ISSN 15322416. DOI 10.1080/00103624.2018.1495726.
OYUELA LEGUIZAMO, M.A., FERNÁNDEZ GÓMEZ, W.D. y GUTIÉRREZ
SARMIENTO, M.C., 2016. Native herbaceous plant species with potential
use in phytoremediation of heavy metals , spotlight on wetlands - A review.
Chemosphere, vol. xxx, pp. 1-18. DOI
10.1016/j.chemosphere.2016.10.075.
PALOMINO CADENAS, E.J., 2007. Sistemas de Humedales para la
Biorremediación de Drenajes Ácidos de Mina o Roca en Ancash – Perú.
Ancash: UNIVERSIDAD NACIONAL SANTIAGO ANTUNEZ DE MAYOLO,
2007.
PARBHAKAR-FOX, A. y LOTTERMOSER, B.G., 2015. A critical review of acid
rock drainage prediction methods and practices. MINERALS
ENGINEERING [en línea], ISSN 0892-6875. DOI
10.1016/j.mineng.2015.03.015. Disponible en:
http://dx.doi.org/10.1016/j.mineng.2015.03.015.
PAZ FERREIRO, J., LU, H., FU, S., MÉNDEZ, A. y GASCÓ, G., 2013. Use of
phytoremediation and biochar to remediate heavy metal polluted soils : a
review. Solid Earth Discuss, vol. 5, no. November, pp. 2155-2179. DOI
10.5194/sed-5-2155-2013.
PNUMA, 2014. Informe anual de seguridad de 2013-PNUMA [en línea]. S.l.:
s.n. ISBN 9789280733891. Disponible en:
https://www.cisco.com/web/offer/gist_ty2_asset/Informe_anual_de_segurid
ad_de_Cisco_de_2013.pdf.
POERSCHMANN, J., BASKYR, I., WEINER, B., KOEHLER, R.,
WEDWITSCHKA, H. y KOPINKE, F.D., 2013. Hydrothermal carbonization
of olive mill wastewater. Bioresource Technology [en línea], vol. 133, pp.
581-588. ISSN 09608524. DOI 10.1016/j.biortech.2013.01.154. Disponible
en: http://dx.doi.org/10.1016/j.biortech.2013.01.154.
QIAN, K., KUMAR, A., ZHANG, H., BELLMER, D. y HUHNKE, R., 2015. Recent
advances in utilization of biochar. Renewable and Sustainable Energy
Reviews [en línea], vol. 42, pp. 1055-1064. ISSN 1364-0321. DOI
10.1016/j.rser.2014.10.074. Disponible en:
http://dx.doi.org/10.1016/j.rser.2014.10.074.
190
QIAN, T., ZHANG, X., HU, J. y JIANG, H., 2013. Effects of environmental
conditions on the release of phosphorus from biochar. Chemosphere, vol.
93, no. 9, pp. 2069-2075. ISSN 00456535. DOI
10.1016/j.chemosphere.2013.07.041.
RAI, P.K., LEE, S.S., ZHANG, M., TSANG, Y.F. y KIM, K.H., 2019. Heavy
metals in food crops: Health risks, fate, mechanisms, and management.
Environment International [en línea], vol. 125, no. January, pp. 365-385.
ISSN 18736750. DOI 10.1016/j.envint.2019.01.067. Disponible en:
https://doi.org/10.1016/j.envint.2019.01.067.
RECHARTE TELLO, F.A., MEJÍA RODRÍGUEZ, R.A. y FAJARDO CUEVAS,
V.I., 2018. Fitorremediación con Ricinus communis para el tratamiento de
suelos contaminados con plomo [en línea]. Callao: Universidad Nacional
del Callao, 2018. Disponible en:
http://repositorio.unac.edu.pe/handle/UNAC/2737.
REHRAH, D., BANSODE, R.R., HASSAN, O. y AHMEDNA, M., 2015. Physico-
chemical characterization of biochars from solid municipal waste for use in
soil amendment. Journal of Analytical and Applied Pyrolysis [en línea],
ISSN 01652370. DOI 10.1016/j.jaap.2015.12.022. Disponible en:
http://dx.doi.org/10.1016/j.jaap.2015.12.022.
REYES NOLASCO, A.W., 2018. Contaminación por metales pesados de aguas
y suelos en la microcuenca Quillcayhuanca; su relación con la litología y el
contexto del cambio climático; Huaraz, Ancash, Perú 2014-2015 [en línea].
Huaraz: UNIVERSIDAD NACIONAL SANTIAGO ANTUNEZ DE MAYOLO,
2018. Disponible en:
http://repositorio.unasam.edu.pe/handle/UNASAM/2381.
RIFFO ESTAY, C.A., 2016. Transferencia de metales pesados Cu , Pb , Zn , Ni
, Co y Cr desde un suelo de la comuna de Talcahuano a las plantas
Salicornia y Lolium Perenne . (Tesis de titulación) [en línea]. Concepción:
UNIVERSIDAD CATÓLICA DE LA SANTISIMA CONCEPCIÓN, 2016.
Disponible en:
http://repositoriodigital.ucsc.cl/bitstream/handle/25022009/1020/Carol Riffo
Estay.pdf?sequence=1&isAllowed=y.
RODRÍGUEZ ROMERO, A.J., ROBLES SALAZAR, C.A., RUÍZ PICOS, R.A.,
LÓPEZ LÓPEZ, E., SEDEÑO DÍAZ, J.E. y RODRÍGUEZ DORANTES, A.,
2014. ÍNDICES DE GERMINACIÓN Y ELONGACIÓN RADICAL DE
Lactuca sativa EN EL BIOMONITOREO DE LA CALIDAD DEL AGUA DEL
RIO CHALMA. Revista internacional de contaminación ambiental [en
línea], vol. 30, no. 3, pp. 307-316. Disponible en:
http://www.scielo.org.mx/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0188-
49992014000300007.
RODRIGUEZ SENEN, C., 2012. Efectos toxicológicos por metales pesados en
los seres vivos [en línea]. Trujillo: s.n. Disponible en:
http://dspace.unitru.edu.pe/bitstream/handle/UNITRU/2984/Crisanto
Rodriguez%2C Senen.pdf.pdf?sequence=1&isAllowed=y.
191
SALEHABADI, A. y ENHESSARI, M., 2019. Application of (mixed) metal
oxides-based nanocomposites for biosensors. Materials for Biomedical
Engineering: Inorganic Micro- and Nanostructures [en línea]. S.l.: Elsevier
Inc., pp. 357-396. ISBN 9780081028148. Disponible en:
http://dx.doi.org/10.1016/B978-0-08-102814-8.00013-5.
SANTOFIMIA, E. y LÓPEZ-PAMO, E., 2016. Performance of an open limestone
channel for treating a stream affected by acid rock drainage (León , Spain
). Environmental Science and Pollution Research [en línea], ISSN 0944-
1344. DOI 10.1007/s11356-016-6562-z. Disponible en:
http://dx.doi.org/10.1007/s11356-016-6562-z.
SANTOFIMIA, E., LÓPEZ-PAMO, E., PALOMINO, E.J., GONZÁLEZ-TORIL, E.
y AGUILERA, Á., 2017. Acid rock drainage in Nevado Pastoruri glacier
area (Huascarán National Park , Perú): hydrochemical and mineralogical
characterization and associated environmental implications. Environ Sci
Pollut Res, pp. 25243-25259. DOI 10.1007/s11356-017-0093-0.
SHAH, V. y DAVEREY, A., 2020. Phytoremediation: A multidisciplinary
approach to clean up heavy metal contaminated soil. Environmental
Technology and Innovation [en línea], vol. 18, pp. 100774. ISSN 23521864.
DOI 10.1016/j.eti.2020.100774. Disponible en:
https://doi.org/10.1016/j.eti.2020.100774.
SHEN, Z., ZHANG, J., HOU, D., TSANG, D.C.W., OK, Y.S. y ALESSI, D.S.,
2019. Synthesis of MgO-coated corncob biochar and its application in lead
stabilization in a soil washing residue. Environment International, vol. 122,
no. September, pp. 357-362. ISSN 18736750. DOI
10.1016/j.envint.2018.11.045.
SOBRERO, M.C. y RONCO, A., 2004. Ensayo de toxicidad aguda con semillas
de lechuga Lactuca sativa L. Imta, pp. 55-67. ISSN 1098-6596. DOI
10.1017/CBO9781107415324.004.
SONG, X.D., XUE, X.Y., CHEN, D.Z., HE, P.J. y DAI, X.H., 2014. Application of
biochar from sewage sludge to plant cultivation: Influence of pyrolysis
temperature and biochar-to-soil ratio on yield and heavy metal
accumulation. Chemosphere, vol. 109, pp. 213-220. ISSN 18791298. DOI
10.1016/j.chemosphere.2014.01.070.
SONG, Y., WANG, F., BIAN, Y., KENGARA, F.O., JIA, M., XIE, Z. y JIANG, X.,
2012. Bioavailability assessment of hexachlorobenzene in soil as affected
by wheat straw biochar. Journal of Hazardous Materials [en línea], vol. 217-
218, no. March 2017, pp. 391-397. ISSN 03043894. DOI
10.1016/j.jhazmat.2012.03.055. Disponible en:
http://dx.doi.org/10.1016/j.jhazmat.2012.03.055.
SORIANO FIGUEROA, R., 2018. Evaluación de la eficiencia en neutralización y
remoción de metales pesados (Fe, Cu, Pb y Zn) del drenaje acido de mina
con lodos de baja densidad a nivel planta piloto de cía minera Huancapeti -
2016 [en línea]. Huaraz: Universidad Nacional Santiago Antunez de
Mayolo, 2018. Disponible en:
192
http://repositorio.unasam.edu.pe/bitstream/handle/UNASAM/2828/T033_43
682717_T.pdf?sequence=1&isAllowed=y.
STELLA MARY, G., SUGUMARAN, P., NIVEDITHA, S., RAMALAKSHMI, B.,
RAVICHANDRAN, P. y SESHADRI, S., 2016. Production, characterization
and evaluation of biochar from pod (Pisum sativum), leaf (Brassica
oleracea) and peel (Citrus sinensis) wastes. International Journal of
Recycling of Organic Waste in Agriculture, vol. 5, no. 1, pp. 43-53. ISSN
22517715. DOI 10.1007/s40093-016-0116-8.
SULIMAN, W., HARSH, J.B., ABU-LAIL, N.I., FORTUNA, A.M., DALLMEYER, I.
y GARCIA-P??REZ, M., 2017. The role of biochar porosity and surface
functionality in augmenting hydrologic properties of a sandy soil. Science of
the Total Environment [en línea], vol. 574, pp. 139-147. ISSN 18791026.
DOI 10.1016/j.scitotenv.2016.09.025. Disponible en:
http://dx.doi.org/10.1016/j.scitotenv.2016.09.025.
SUN, W., SHA, Z. y CHUNMING, S., 2018. Impact of Biochar on the
Bioremediation and Phytoremediation of Heavy Metal(loid)s in Soil.
Advances in Bioremediation and Phytoremediation [en línea]. InTech. S.l.:
s.n., pp. 149-168. Disponible en:
http://dx.doi.org/10.5772/intechopen.70349%0A©.
SUPO, J., 2012. Seminarios de Investigación Científica [en línea]. S.l.:
Bioestadístico. Disponible en:
http://red.unal.edu.co/cursos/ciencias/1000012/un3/pdf/seminv-
sinopsis.pdf.
TAHA, S.M., AMER, M.E., ELMARSAFY, A.E. y ELKADY, M.Y., 2014.
Adsorption of 15 different pesticides on untreated and phosphoric acid
treated biochar and charcoal from water. Journal of Environmental
Chemical Engineering [en línea], vol. 2, no. 4, pp. 2013-2025. ISSN
22133437. DOI 10.1016/j.jece.2014.09.001. Disponible en:
http://dx.doi.org/10.1016/j.jece.2014.09.001.
TASHARROFI, S., SADEGH HASSANI, S., TAGHDISIAN, H. y SOBAT, Z.,
2018. Environmentally friendly stabilized nZVI-composite for removal of
heavy metals. New Polymer Nanocomposites for Environmental
Remediation [en línea]. S.l.: Elsevier Inc., pp. 623-642. [Consulta: 15 julio
2020]. ISBN 9780128110348. Disponible en:
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/B978012811033100024X.
TONG, X.J., LI, J.Y., YUAN, J.H. y XU, R.K., 2011. Adsorption of Cu(II) by
biochars generated from three crop straws. Chemical Engineering Journal,
vol. 172, no. 2-3, pp. 828-834. ISSN 13858947. DOI
10.1016/j.cej.2011.06.069.
TORRES SAAVEDRA, A.M., 2018. Factor de bioconcentración y traslocación
de especies altoandinas para suelos contaminados con metales pesados
provenientes de la planta concentradora de Mesapata, en condiciones de
invernadero, 2015 - 2016 [en línea]. Huaraz: UNIVERSIDAD NACIONAL
SANTIAGO ATUNEZ DE MAYOLO, 2018. Disponible en:
193
http://repositorio.unasam.edu.pe/handle/UNASAM/2110.
TOWETT, E.K., SHEPHERD, K.D. y CADISCH, G., 2013. Quantification of total
element concentrations in soils using total X-ray fluorescence spectroscopy
( TXRF ). Science of the Total Environment journal, vol. 464, pp. 374-388.
DOI 10.1016/j.scitotenv.2013.05.068.
TRUJILLO ARANDA, E., 2017. Producción y Caracterización de Biochar a
partir de residuos orgánicos avícolas (Tesis de titulación) [en línea]. Lima:
UNIVERSIDAD NACIONAL AGRARIA LA MOLINA, 2017. Disponible en:
http://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstream/handle/UNALM/3714/trujillo-
aranda-enmer.pdf?sequence=1&isAllowed=y.
UCHIMIYA, M., LIMA, I.M., KLASSON, K.T. y WARTELLE, L.H., 2010.
Contaminant immobilization and nutrient release by biochar soil
amendment: Roles of natural organic matter. Chemosphere [en línea], vol.
80, no. 8, pp. 935-940. ISSN 00456535. DOI
10.1016/j.chemosphere.2010.05.020. Disponible en:
http://dx.doi.org/10.1016/j.chemosphere.2010.05.020.
VARDHAN, K.H., KUMAR, P.S. y PANDA, R.C., 2019. A review on heavy metal
pollution, toxicity and remedial measures: Current trends and future
perspectives. Journal of Molecular Liquids [en línea], vol. 290, pp. 111197.
ISSN 01677322. DOI 10.1016/j.molliq.2019.111197. Disponible en:
https://doi.org/10.1016/j.molliq.2019.111197.
VARNERO, M.T., ROJAS, C. y ORELLANA, R., 2007. ÍNDICES DE
FITOTOXICIDAD EN RESIDUOS ORGÁNICOS DURANTE EL
COMPOSTAJE. Ciencia del Suelo y Nutrición Vegetal [en línea], vol. 7, no.
1, pp. 28-37. ISSN 0718-2791. DOI 10.4067/S0718-27912007000100003.
Disponible en: http://dx.doi.org/10.4067/S0718-27912007000100003.
VEGA PICON, E.O., 2018. “Capacidad de fitoacumulación de Zinc (Zn) y Plomo
(Pb) utilizando las especies de chocho silvestre (Lupinus tomentosus) y
llantén (Plantago mayor) del relave de la planta concentradora de
minerales “Santa Rosa de Jangas”, 2017 (Tesis de titulación) [en línea].
Huaraz: UNIVERSIDAD NACIONAL SANTIAGO ANTUNEZ DE MAYOLO,
2018. Disponible en:
http://repositorio.unasam.edu.pe/bitstream/handle/UNASAM/2445/T033_45
045548_T.pdf?sequence=1&isAllowed=y.
VOM EYSER, C., PALMU, K., SCHMIDT, T.C. y TUERK, J., 2015.
Pharmaceutical load in sewage sludge and biochar produced by
hydrothermal carbonization. Science of the Total Environment [en línea],
vol. 537, pp. 180-186. ISSN 18791026. DOI
10.1016/j.scitotenv.2015.08.021. Disponible en:
http://dx.doi.org/10.1016/j.scitotenv.2015.08.021.
VUILLE, M., CAREY, M., HUGGEL, C., BUYTAERT, W., RABATEL, A.,
JACOBSEN, D., SORUCO, A., VILLACIS, M., YARLEQUE, C., TIMM,
O.E., CONDOM, T., SALZMANN, N. y SICART, J., 2017. Rapid decline of
snow and ice in the tropical Andes – Impacts, uncertainties and challenges
194
ahead (Invited review). Earth-Science Reviews [en línea], ISSN 0012-8252.
DOI 10.1016/j.earscirev.2017.09.019. Disponible en:
http://dx.doi.org/10.1016/j.earscirev.2017.09.019.
WANG, Y., YIN, R. y LIU, R., 2014. Characterization of biochar from fast
pyrolysis and its effect on chemical properties of the tea garden soil.
Journal of Analytical and Applied Pyrolysis [en línea], vol. 110, no. 1, pp.
375-381. ISSN 01652370. DOI 10.1016/j.jaap.2014.10.006. Disponible en:
http://dx.doi.org/10.1016/j.jaap.2014.10.006.
XU, W., LI, L.Y., GRACE, J.R. y HÉBRARD, G., 2013. Applied Clay Science
Acid rock drainage treatment by clinoptilolite with slurry bubble column :
Sustainable zinc removal with regeneration of clinoptilolite. Applied Clay
Science [en línea], vol. 80-81, pp. 31-37. ISSN 0169-1317. DOI
10.1016/j.clay.2013.05.009. Disponible en:
http://dx.doi.org/10.1016/j.clay.2013.05.009.
YI, Y., TU, G., ZHAO, D., TSANG, P.E. y FANG, Z., 2019. Key role of FeO in
the reduction of Cr(VI) by magnetic biochar synthesised using steel pickling
waste liquor and sugarcane bagasse. Journal of Cleaner Production [en
línea], no. Vi. ISSN 0959-6526. DOI 10.1016/j.jclepro.2019.118886.
Disponible en: https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2019.118886.
YUE, Y., CUI, L., LIN, Q., LI, G. y ZHAO, X., 2017. Efficiency of sewage sludge
biochar in improving urban soil properties and promoting grass growth.
Chemosphere [en línea], vol. 173, no. February, pp. 551-556. ISSN
00456535. DOI 10.1016/j.chemosphere.2017.01.096. Disponible en:
http://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S0045653517301157.
ZEGARRA TORRES, S.E., 2015. Uso del biocarbón obtenido de viceras de
pescado y lodos de laguna de oxidación para mejoramiento de suelos
áridos (Tesis de titulación) [en línea]. Lima: UNIVERSIDAD CÉSAR
VALLEJO, 2015. Disponible en:
http://repositorio.ucv.edu.pe/bitstream/handle/UCV/119/zegarra_ts.pdf?seq
uence=1&isAllowed=y.
ZHANG, M., WANG, J., HOSSEINI, S., ZHANG, Y., TENG, Y. y XU, Z., 2019.
Assisted phytoremediation of a co-contaminated soil with biochar
amendment : Contaminant removals and bacterial community properties.
Geoderma [en línea], vol. 348, no. April, pp. 115-123. ISSN 0016-7061.
DOI 10.1016/j.geoderma.2019.04.031. Disponible en:
https://doi.org/10.1016/j.geoderma.2019.04.031.
ZHANG, W., MAO, S., CHEN, H., HUANG, L. y QIU, R., 2013. Pb(II) and Cr(VI)
sorption by biochars pyrolyzed from the municipal wastewater sludge under
different heating conditions. Bioresource Technology [en línea], vol. 147,
no. 41371315, pp. 545-552. ISSN 09608524. DOI
10.1016/j.biortech.2013.08.082. Disponible en:
http://dx.doi.org/10.1016/j.biortech.2013.08.082.
ZHANG, Y., YANG, R., SI, X., DUAN, X. y QUAN, X., 2019. The adverse effect
of biochar to aquatic algae- the role of free radicals. Environmental
195
Pollution, pp. 429-437. ISSN 18736424. DOI 10.1016/j.envpol.2019.02.055.
ZHENG, H., LIU, B., LIU, G., CAI, Z. y ZHANG, C., 2018. Potential Toxic
Compounds in Biochar: Knowledge Gaps Between Biochar Research and
Safety. Biochar from Biomass and Waste [en línea]. S.l.: Elsevier Inc., pp.
349-384. ISBN 9780128117293. Disponible en:
http://dx.doi.org/10.1016/B978-0-12-811729-3.00019-4.
ZHENG, W., GUO, M., CHOW, T., BENNETT, D.N. y RAJAGOPALAN, N.,
2010. Sorption properties of greenwaste biochar for two triazine pesticides.
Journal of Hazardous Materials [en línea], vol. 181, no. 1-3, pp. 121-126.
ISSN 03043894. DOI 10.1016/j.jhazmat.2010.04.103. Disponible en:
http://dx.doi.org/10.1016/j.jhazmat.2010.04.103.
196
ANEXOS
199
LONGITUD LONGITUD LONGITUD LONGITUD
HIPOCÓTILO RADÍCULA HIPOCÓTILO RADÍCULA
SEMILLA 1 36.79 17.29 SEMILLA 1 41.69 16.45
SEMILLA 2 31.19 20.28 SEMILLA 2 37.89 12.92
SEMILLA 3 32.09 16.83 SEMILLA 3 35.44 7.22
SEMILLA 4 25.96 15.08 SEMILLA 4 29.46 12.05
SEMILLA 5 28.82 13.6 SEMILLA 5 26.21 13.17
SEMILLA 6 * * SEMILLA 6 * *
SEMILLA 7 * * SEMILLA 7 * *
SEMILLA 8 * * SEMILLA 8 * *
DOSIFICA-
1%
CIÓN
NRO. SEMILLAS GERMINADAS NRO. SEMILLAS GERMINADAS
REPETI- 7 REPETI- 6
CIÓN 1 LONGITUD LONGITUD CIÓN 2 LONGITUD LONGITUD
HIPOCÓTILO RADÍCULA HIPOCÓTILO RADÍCULA
SEMILLA 1 32.67 20.85 SEMILLA 1 12.67 10.98
SEMILLA 2 38.35 18.91 SEMILLA 2 22.78 5.54
SEMILLA 3 11.23 13.92 SEMILLA 3 33.37 14.6
SEMILLA 4 29.67 10.91 SEMILLA 4 33.04 17.05
SEMILLA 5 31.8 20.95 SEMILLA 5 34.87 13.78
SEMILLA 6 30.09 21.86 SEMILLA 6 43.22 26.66
SEMILLA 7 31.47 26.9 SEMILLA 7 * *
SEMILLA 8 * * SEMILLA 8 * *
NRO. SEMILLAS GERMINADAS NRO. SEMILLAS GERMINADAS
REPETI- 7 REPETI- 8
CIÓN 3 LONGITUD LONGITUD CIÓN 4 LONGITUD LONGITUD
HIPOCÓTILO RADÍCULA HIPOCÓTILO RADÍCULA
SEMILLA 1 35.51 25.4 SEMILLA 1 33.34 13.78
SEMILLA 2 40.09 24.03 SEMILLA 2 21.46 13.63
SEMILLA 3 42.68 27.18 SEMILLA 3 8.46 17.1
SEMILLA 4 33.95 15.62 SEMILLA 4 6.27 25.93
SEMILLA 5 31.04 24.39 SEMILLA 5 29.65 16.99
SEMILLA 6 35.64 23.18 SEMILLA 6 24.63 16.01
SEMILLA 7 26.06 18.24 SEMILLA 7 35.43 22.65
SEMILLA 8 * * SEMILLA 8 34.17 15.63
DOSIFI-
3%
CACIÓN
NRO. SEMILLAS GERMINADAS NRO. SEMILLAS GERMINADAS
REPETI- 7 REPETI- 8
CIÓN 1 LONGITUD LONGITUD CIÓN 2 LONGITUD LONGITUD
HIPOCÓTILO RADÍCULA HIPOCÓTILO RADÍCULA
SEMILLA 1 35.66 13.99 SEMILLA 1 41.2 13.7
SEMILLA 2 36.2 12.12 SEMILLA 2 38.83 25.22
SEMILLA 3 33.87 18.85 SEMILLA 3 39.94 14.83
SEMILLA 4 36.14 21 SEMILLA 4 45.19 31.47
SEMILLA 5 33.16 9.87 SEMILLA 5 39.21 26.65
SEMILLA 6 34.33 16.22 SEMILLA 6 35.18 17.01
SEMILLA 7 33.73 14.69 SEMILLA 7 34.89 9.42
SEMILLA 8 * * SEMILLA 8 39.2 19.61
NRO. SEMILLAS GERMINADAS NRO. SEMILLAS GERMINADAS
REPETI- 8 REPETI- 8
CIÓN 3 LONGITUD LONGITUD CIÓN 4 LONGITUD LONGITUD
HIPOCÓTILO RADÍCULA HIPOCÓTILO RADÍCULA
SEMILLA 1 40.81 14.73 SEMILLA 1 8.89 9.63
SEMILLA 2 33.15 19.92 SEMILLA 2 14.44 13.95
SEMILLA 3 35.16 23.21 SEMILLA 3 33.49 18.89
SEMILLA 4 34.35 11.09 SEMILLA 4 39.07 15.44
SEMILLA 5 38.18 14.6 SEMILLA 5 32.5 19.14
SEMILLA 6 41.97 17.02 SEMILLA 6 31.14 11.57
SEMILLA 7 31.42 14.54 SEMILLA 7 21.53 10.61
SEMILLA 8 24.56 16.11 SEMILLA 8 32.1 19.7
200
DOSIFICA-
5%
CIÓN
NRO. SEMILLAS GERMINADAS NRO. SEMILLAS GERMINADAS
REPETI- 7 REPETI- 6
CIÓN 1 LONGITUD LONGITUD CIÓN 2 LONGITUD LONGITUD
HIPOCÓTILO RADÍCULA HIPOCÓTILO RADÍCULA
SEMILLA 1 35.91 16.01 SEMILLA 1 38.03 12.4
SEMILLA 2 33.99 18.1 SEMILLA 2 33.56 18.52
SEMILLA 3 34.79 9.41 SEMILLA 3 42.05 20.36
SEMILLA 4 37.16 12.95 SEMILLA 4 25.04 3.38
SEMILLA 5 37.03 16.33 SEMILLA 5 35.5 11.79
SEMILLA 6 31.18 13.6 SEMILLA 6 23.92 13.3
SEMILLA 7 35.28 18.86 SEMILLA 7 * *
SEMILLA 8 * * SEMILLA 8 * *
NRO. SEMILLAS GERMINADAS NRO. SEMILLAS GERMINADAS
REPETI- 7 REPETI- 7
CIÓN 3 LONGITUD LONGITUD CIÓN 4 LONGITUD LONGITUD
HIPOCÓTILO RADÍCULA HIPOCÓTILO RADÍCULA
SEMILLA 1 18.09 6.13 SEMILLA 1 13.31 3.86
SEMILLA 2 38.97 18.25 SEMILLA 2 31.66 10.3
SEMILLA 3 38.89 24.71 SEMILLA 3 28.05 24.15
SEMILLA 4 25.54 12.88 SEMILLA 4 33.39 14.64
SEMILLA 5 37.49 24.21 SEMILLA 5 30.81 13.83
SEMILLA 6 36.2 18.08 SEMILLA 6 31.51 12.41
SEMILLA 7 25.58 18.99 SEMILLA 7 29.86 21.34
SEMILLA 8 * * SEMILLA 8 * *
DOSIFICA-
7%
CIÓN
NRO. SEMILLAS GERMINADAS NRO. SEMILLAS GERMINADAS
REPETI- 8 REPETI- 6
CIÓN 1 LONGITUD LONGITUD CIÓN 2 LONGITUD LONGITUD
HIPOCÓTILO RADÍCULA HIPOCÓTILO RADÍCULA
SEMILLA 1 32.78 14.02 SEMILLA 1 7.01 5.38
SEMILLA 2 41.75 12.94 SEMILLA 2 36.18 14.04
SEMILLA 3 6.2 3.16 SEMILLA 3 26.76 3.2
SEMILLA 4 42.67 11.47 SEMILLA 4 33.67 13.42
SEMILLA 5 30.69 10.61 SEMILLA 5 17.49 8.73
SEMILLA 6 30.7 14.11 SEMILLA 6 29.81 11.83
SEMILLA 7 35.08 16.66 SEMILLA 7 * *
SEMILLA 8 31.36 16.4 SEMILLA 8 * *
NRO. SEMILLAS GERMINADAS NRO. SEMILLAS GERMINADAS
REPETI- 7 REPETI- 6
CIÓN 3 LONGITUD LONGITUD CIÓN 4 LONGITUD LONGITUD
HIPOCÓTILO RADÍCULA HIPOCÓTILO RADÍCULA
SEMILLA 1 33.98 11.22 SEMILLA 1 11.68 3.72
SEMILLA 2 20.4 3.45 SEMILLA 2 32.34 18.87
SEMILLA 3 16.9 9.65 SEMILLA 3 28.58 17.69
SEMILLA 4 28.28 17.99 SEMILLA 4 24.75 15.74
SEMILLA 5 26.9 16.99 SEMILLA 5 28.3 19.06
SEMILLA 6 34.49 24.73 SEMILLA 6 19.71 11.77
SEMILLA 7 28.3 4.21 SEMILLA 7 * *
SEMILLA 8 * * SEMILLA 8 * *
*Semilla sin germinar
Fuente: Elaboración propia.
201
Tabla 53. Variación del número de raíces según el tratamiento aplicado en el
experimento en invernadero.
VARIACIÓN DEL NRO.
DOSIFICACIÓN BIOCHAR ESPECIE VEGETAL
DE RAÍCES
0% Werneria nubigena 0
0% Werneria nubigena 1
0% Werneria nubigena 3
0% Werneria nubigena 3
0% Paranephelius ovatus 8
0% Paranephelius ovatus 5
0% Paranephelius ovatus 9
0% Paranephelius ovatus 6
1% Werneria nubigena 4
1% Werneria nubigena 8
1% Werneria nubigena 0
1% Werneria nubigena 13
1% Paranephelius ovatus 8
1% Paranephelius ovatus 4
1% Paranephelius ovatus 11
1% Paranephelius ovatus 5
3% Werneria nubigena 4
3% Werneria nubigena 1
3% Werneria nubigena 8
3% Werneria nubigena 8
3% Paranephelius ovatus 10
3% Paranephelius ovatus 10
3% Paranephelius ovatus 10
3% Paranephelius ovatus 4
Fuente: Elaboración propia.
Tabla 54. Variación de la longitud de las raíces según el tratamiento aplicado en el
experimento en invernadero.
DOSIFICACIÓN VARIACIÓN DE LA LONGITUD
ESPECIE VEGETAL
BIOCHAR DE LAS RAÍCES (cm)
0% Werneria nubigena 2.800
0% Werneria nubigena 0.000
0% Werneria nubigena 3.590
0% Werneria nubigena 4.700
0% Paranephelius ovatus 0.000
0% Paranephelius ovatus 0.944
0% Paranephelius ovatus 0.189
0% Paranephelius ovatus 0.811
1% Werneria nubigena 0.833
1% Werneria nubigena 1.300
1% Werneria nubigena 4.650
1% Werneria nubigena 2.400
1% Paranephelius ovatus 0.000
1% Paranephelius ovatus 3.411
202
1% Paranephelius ovatus 4.722
1% Paranephelius ovatus 0.544
3% Werneria nubigena 2.367
3% Werneria nubigena 3.283
3% Werneria nubigena 0.000
3% Werneria nubigena 0.000
3% Paranephelius ovatus 5.033
3% Paranephelius ovatus 1.044
3% Paranephelius ovatus 0.000
3% Paranephelius ovatus 0.967
Fuente: Elaboración propia
Tabla 55. Variación de la longitud de las plantas según el tratamiento aplicado en el
experimento en invernadero.
VARIACIÓN
VARIACIÓN
DOSIFICACIÓN LONGITUD DE
ESPECIE VEGETAL LONGITUD DE
BIOCHAR PLANTAS
PLANTAS (cm)
(RAÍZ CUADRADA)
0% Werneria nubigena 3.050 1.746
0% Werneria nubigena 0.367 0.606
0% Werneria nubigena 1.300 1.140
0% Werneria nubigena 0.550 0.742
0% Paranephelius ovatus 0.733 0.856
0% Paranephelius ovatus 0.117 0.342
0% Paranephelius ovatus 0.233 0.483
0% Paranephelius ovatus 2.950 1.718
0% Calamagrostis spp. 1.000 1.000
0% Calamagrostis spp. 11.000 3.317
0% Calamagrostis spp. 0.000 0.000
0% Calamagrostis spp. 18.000 4.243
1% Werneria nubigena 0.883 0.940
1% Werneria nubigena 0.617 0.785
1% Werneria nubigena 0.867 0.931
1% Werneria nubigena 0.550 0.742
1% Paranephelius ovatus 3.617 1.902
1% Paranephelius ovatus 0.100 0.316
1% Paranephelius ovatus 2.850 1.688
1% Paranephelius ovatus 0.350 0.592
1% Calamagrostis spp. 9.000 3.000
1% Calamagrostis spp. 7.500 2.739
1% Calamagrostis spp. 2.200 1.483
1% Calamagrostis spp. 0.500 0.707
3% Werneria nubigena 1.050 1.025
3% Werneria nubigena 0.833 0.913
203
3% Werneria nubigena 2.350 1.533
3% Werneria nubigena 0.017 0.130
3% Paranephelius ovatus 1.067 1.033
3% Paranephelius ovatus 1.950 1.396
3% Paranephelius ovatus 1.533 1.238
3% Paranephelius ovatus 4.400 2.098
3% Calamagrostis spp. 0.000 0.000
3% Calamagrostis spp. 3.500 1.871
3% Calamagrostis spp. 25.000 5.000
3% Calamagrostis spp. 0.000 0.000
Fuente: Elaboración propia.
Tabla 56. Variación del pH en el sustrato de cada tratamiento aplicado en el
experimento en invernadero.
DOSIFICACIÓN DE BIOCHAR ESPECIE VEGETAL VARIACIÓN DEL pH
0% Werneria nubigena 1.215
0% Werneria nubigena 1.485
0% Werneria nubigena 1.220
0% Werneria nubigena 1.725
0% Paranephelius ovatus 1.370
0% Paranephelius ovatus 1.145
0% Paranephelius ovatus 1.290
0% Paranephelius ovatus 1.385
0% Calamagrostis spp. 0.985
0% Calamagrostis spp. 1.185
0% Calamagrostis spp. 1.130
0% Calamagrostis spp. 1.240
1% Werneria nubigena 1.770
1% Werneria nubigena 2.155
1% Werneria nubigena 1.720
1% Werneria nubigena 1.765
1% Paranephelius ovatus 2.050
1% Paranephelius ovatus 2.155
1% Paranephelius ovatus 2.545
1% Paranephelius ovatus 1.955
1% Calamagrostis spp. 1.750
1% Calamagrostis spp. 2.470
1% Calamagrostis spp. 1.675
1% Calamagrostis spp. 2.665
3% Werneria nubigena 2.905
3% Werneria nubigena 2.855
3% Werneria nubigena 2.810
3% Werneria nubigena 2.900
3% Paranephelius ovatus 2.690
204
3% Paranephelius ovatus 2.735
3% Paranephelius ovatus 3.380
3% Paranephelius ovatus 3.110
3% Calamagrostis spp. 3.015
3% Calamagrostis spp. 3.040
3% Calamagrostis spp. 2.795
3% Calamagrostis spp. 3.485
Fuente: Elaboración propia.
Tabla 57. Concentración de metales en suelo del experimento realizado en
invernadero.
TRATAMIENTO Concentración (mg/kg)
N° DOSIFICACIÓN
ESPECIE VEGETAL Cu Mn Fe Zn Al
DE BIOCHAR
1 Calamagrostis spp. 0% 5480.00 1436.00 76.00 380.00 102.80
2 Calamagrostis spp. 0% 5800.00 1512.00 24.00 376.00 116.40
3 Calamagrostis spp. 0% 5760.00 2448.00 3840.00 3280.00 1304.00
4 Calamagrostis spp. 1% 7280.00 1512.00 68.00 424.00 119.20
5 Calamagrostis spp. 1% 5560.00 1976.00 3400.00 2560.00 1564.00
6 Calamagrostis spp. 1% 5480.00 2180.00 2960.00 3640.00 1160.00
7 Calamagrostis spp. 3% 5040.00 2144.00 3600.00 2120.00 1468.00
8 Calamagrostis spp. 3% 6800.00 1812.00 96.00 408.00 141.20
9 Calamagrostis spp. 3% 5080.00 2116.00 3880.00 3560.00 1388.00
10 Paranephelius ovatus 0% 2760.00 1456.00 40.00 244.00 85.60
11 Paranephelius ovatus 0% 3120.00 1504.00 20.00 432.00 102.40
12 Paranephelius ovatus 0% 6560.00 1364.00 3120.00 952.00 1180.00
13 Paranephelius ovatus 1% 2960.00 1516.00 12.00 288.00 148.00
14 Paranephelius ovatus 1% 6280.00 1576.00 20.00 204.00 128.40
15 Paranephelius ovatus 1% 4120.00 1492.00 44.00 228.00 123.60
16 Paranephelius ovatus 3% 4520.00 1288.00 224.00 280.00 103.20
17 Paranephelius ovatus 3% 6160.00 1388.00 284.00 288.00 103.60
18 Paranephelius ovatus 3% 5760.00 1504.00 108.00 468.00 111.20
19 Werneria nubigena 0% 5760.00 2204.00 4080.00 3240.00 1120.00
20 Werneria nubigena 0% 4880.00 1908.00 4560.00 2480.00 1348.00
21 Werneria nubigena 0% 4280.00 2328.00 3560.00 2160.00 1724.00
22 Werneria nubigena 1% 5480.00 2340.00 3680.00 2160.00 1776.00
23 Werneria nubigena 1% 5040.00 2028.00 4080.00 2880.00 1520.00
24 Werneria nubigena 1% 4880.00 2756.00 4680.00 2360.00 1220.00
25 Werneria nubigena 3% 6000.00 2060.00 3440.00 1840.00 1144.00
26 Werneria nubigena 3% 4080.00 1512.00 3360.00 1144.00 1324.00
27 Werneria nubigena 3% 5480.00 1420.00 48.00 316.00 101.60
Valores en rojo: Valores extremos mostrados en el diagrama de cajas y bigotes.
Fuente: Elaboración propia.
205
Tabla 58. Concentración de metales en la parte aérea de las especies vegetales
altoandinas sometidas a suelo contaminado por drenaje ácido de roca y dosificaciones
de biochar.
TRATAMIENTO Concentración (mg/kg)
N° DOSIFICACIÓN
ESPECIE VEGETAL Cu Mn Fe Zn Al
DE BIOCHAR
1 Calamagrostis spp. 0% 4333.33 997.44 1923.08 153.85 63.85
2 Calamagrostis spp. 0% 4512.82 812.82 25.64 489.74 188.97
3 Calamagrostis spp. 0% 5871.79 771.79 61.54 384.62 75.90
4 Calamagrostis spp. 1% 4820.51 974.36 5076.92 307.69 105.90
5 Calamagrostis spp. 1% 4641.03 1056.41 1717.95 358.97 50.00
6 Calamagrostis spp. 1% 4794.87 900.00 23.08 202.56 159.74
7 Calamagrostis spp. 3% 4205.13 838.46 23.08 92.31 100.77
8 Calamagrostis spp. 3% 5615.38 961.54 38.46 230.77 66.67
9 Calamagrostis spp. 3% 5000.00 933.33 156.41 358.97 500.00
10 Paranephelius ovatus 0% 4538.46 820.51 38.46 205.13 70.26
11 Paranephelius ovatus 0% 3923.08 838.46 35.90 256.41 64.36
12 Paranephelius ovatus 0% 3666.67 1007.69 4410.26 384.62 109.74
13 Paranephelius ovatus 1% 4769.23 843.59 25.64 410.26 76.67
14 Paranephelius ovatus 1% 5000.00 874.36 25.64 307.69 54.10
15 Paranephelius ovatus 1% 5179.49 2600.00 4461.54 1179.49 2671.79
16 Paranephelius ovatus 3% 3923.08 1215.38 3076.92 820.51 1238.46
17 Paranephelius ovatus 3% 4128.21 1105.13 2435.90 692.31 1400.00
18 Paranephelius ovatus 3% 2897.44 958.97 3256.41 692.31 1274.36
19 Werneria nubigena 0% 4307.69 1243.59 1435.90 666.67 1428.21
20 Werneria nubigena 0% 4641.03 876.92 58.97 282.05 49.74
21 Werneria nubigena 0% 4743.59 866.67 28.21 384.62 53.59
22 Werneria nubigena 1% 3692.31 920.51 30.77 282.05 87.44
23 Werneria nubigena 1% 4769.23 1284.62 1153.85 974.36 1264.10
24 Werneria nubigena 1% 6076.92 1261.54 46.15 692.31 54.36
25 Werneria nubigena 3% 4051.28 1117.95 2538.46 1974.36 87.18
26 Werneria nubigena 3% 1820.51 882.05 10.26 51.28 61.28
27 Werneria nubigena 3% 3692.31 938.46 6230.77 282.05 103.59
Valores en azul: Valores extremos mostrados en el diagrama de cajas y bigotes.
Fuente: Elaboración propia.
Tabla 59. Concentración de metales en la parte radicular de las especies vegetales
altoandinas sometidas a suelo contaminado por drenaje ácido de roca y dosificaciones
de biochar.
TRATAMIENTO Concentración (mg/kg)
N° DOSIFICACIÓN
ESPECIE VEGETAL Cu Mn Fe Zn Al
DE BIOCHAR
1 Calamagrostis spp. 0% 3461.54 887.18 15.38 161.54 83.59
2 Calamagrostis spp. 0% 2692.31 1094.87 2461.54 1153.85 1176.92
3 Calamagrostis spp. 0% 3230.77 1461.54 2589.74 1076.92 1153.85
4 Calamagrostis spp. 1% 6564.10 1071.79 51.28 1025.64 59.49
5 Calamagrostis spp. 1% 3230.77 1184.62 1717.95 846.15 1569.23
6 Calamagrostis spp. 1% 3230.77 1200.00 2179.49 1615.38 1253.85
7 Calamagrostis spp. 3% 4179.49 1225.64 2564.10 743.59 1351.28
8 Calamagrostis spp. 3% 2846.15 1187.18 2769.23 923.08 756.41
9 Calamagrostis spp. 3% 3230.77 848.72 51.28 128.21 96.15
10 Paranephelius ovatus 0% 4205.13 1023.08 3102.56 307.69 1015.38
11 Paranephelius ovatus 0% 5282.05 1048.72 2487.18 615.38 748.72
12 Paranephelius ovatus 0% 7256.41 600.00 538.46 641.03 60.00
13 Paranephelius ovatus 1% 4102.56 1182.05 2641.03 358.97 1271.79
206
14 Paranephelius ovatus 1% 5128.21 858.97 56.41 53.85 97.69
15 Paranephelius ovatus 1% 5871.79 984.62 46.15 187.18 80.26
16 Paranephelius ovatus 3% 4230.77 1400.00 2923.08 1076.92 1215.38
17 Paranephelius ovatus 3% 4153.85 1561.54 3051.28 1025.64 1074.36
18 Paranephelius ovatus 3% 4769.23 997.44 61.54 171.79 75.38
19 Werneria nubigena 0% 4948.72 1033.33 69.23 333.33 54.36
20 Werneria nubigena 0% 3179.49 900.00 97.44 512.82 70.26
21 Werneria nubigena 0% 4461.54 856.41 51.28 51.28 86.92
22 Werneria nubigena 1% 4333.33 1197.44 5282.05 923.08 139.74
23 Werneria nubigena 1% 5205.13 915.38 79.49 256.41 68.21
24 Werneria nubigena 1% 4487.18 1476.92 2846.15 1820.51 1074.36
25 Werneria nubigena 3% 2692.31 1315.38 2538.46 1179.49 1343.59
26 Werneria nubigena 3% 3256.41 1097.44 23.08 358.97 49.23
27 Werneria nubigena 3% 3205.13 1271.79 2717.95 1333.33 1302.56
Valores en rojo: Valores extremos mostrados en el diagrama de cajas y bigotes.
Fuente: Elaboración propia.
Tabla 60. Composición nutricional de diversas enmiendas orgánicas.
Purín Lodo de
Guano de Bioestabi- Estiér-
Parámetro Guano de Guano de de piscicultura
pavo lizado de col de
determinado broiler pavo bovi- en en
maduro cerdo bovino
no tierra mar
Humedad (%) 19 - 43 15 - 50 24 - 50 10 - 45 97 75.8 51.3 84.8
pH 6.9 - 9.1 5.3 - 7.4 5.6 - 8.2 6.8 - 8.6 7.3 8 6 7.2
CE (dS/m) 6 - 12 7.7 - 18.2 10 - 29.8 3.2 - 13.4 35.7 3 0.2 27.028
MO (%) 65 - 70 64 - 85 66 - 83 41 - 60 66.1 62 15.1 11.1
Relación C/N 6.6 - 16.7 9 - 12.8 8.1 - 16 8.8 - 20.6 0.9 16.6 15.3 17.9
C total (%) 43 - 44 36 - 47 31 - 41 26 - 41 4.3 34.4 8.4 6.2
N total (%) 2.1 - 3.7 3.3 - 4.4 2.3 - 4.5 1.5 - 3.5 8.23 2.16 0.57 0.41
N amoniacal
0.31 - 0.65 0.6 - 1.3 0.4 - 1.5 0.7 - 1.3 2.96 0.42 0.28 S/inf
(%)
0.05 -
N nítrico (%) 0.3 - 0.65 0.06 - 0.5 0.01 - 0.05 0.08 S/inf S/inf S/inf
0.15
P total (%) 0.81 - 2.25 1.7 - 3.1 2.05 - 3.88 2.27 - 3.78 0.88 0.63 0.78 0.81
K total (%) 1.2 - 3.7 2.5 - 3.4 3.1 - 3.6 1-2 5 2.13 0.12 0.63
Ca total (%) 1.3 - 3.1 4.4 - 7.5 4.8 - 7.9 3.2 - 6.4 1.84 1.38 1.55 2.62
0.65 -
Mg total (%) 0.33 - 0.65 1 - 1.47 0.96 - 1.88 0.82 0.49 0.38 1.65
1.25
0.18 -
Na total (%) 0.23 - 0.78 0.18 - 0.78 0.13 - 0.65 1.21 0.28 0.09 11.8
0.28
S total (%) 0.2 - 0.4 0.3 - 0.6 0.3 - 0.6 0.18 - 0.98 0.56 0.38 S/inf S/inf
S/inf: Sin información.
Fuente: (Hirzel y Salazar 2011)
207
ANEXO 3: Otros
Procesamientos estadísticos
- Análisis de supuestos
208
Se puede observar que el p-valor para la interacción de los factores “dosificación
de biochar” y “especie vegetal” es de 0.4836, por lo que se rechaza la hipótesis
alterna, quedando demostrado que no hay evidencias suficientes para afirmar
que los residuos absolutos no son homogéneos.
209
en función del factor “especie vegetal”, dicha prueba contempla las siguientes
hipótesis:
- Análisis de supuestos
210
en función de la interacción de los factores, dicha prueba contempla las
siguientes hipótesis:
211
En la tabla se puede observar el Test de Levene, realizado a partir de los
residuos absolutos obtenidos de los datos de la variación del número de raíces
en función del factor “especie vegetal”, dicha prueba contempla las siguientes
hipótesis:
- Análisis de supuestos
212
Homogeneidad de las varianzas: Test de Levene
213
Ho: 𝜎𝑖2 = 𝜎 2 (ℎ𝑜𝑚𝑜𝑔𝑒𝑛𝑒𝑖𝑑𝑎𝑑 𝑑𝑒 𝑣𝑎𝑟𝑖𝑎𝑛𝑧𝑎𝑠).
H1: Al menos una 𝜎 2 difiere de las demás.
Se puede observar que el p-valor para el factor “dosificación de biochar” es de
0.5922, por lo que se rechaza la hipótesis alterna, quedando demostrado que no
hay evidencias suficientes para afirmar que los residuos absolutos no son
homogéneos.
Variable N R² R² Aj CV
RABS_RAIZ VARIACIÓN
36 0.48 0.45 74.21
LONGITUD DE PLANTA
Cuadro de Análisis de la Varianza (SC tipo III)
F.V. SC gl CM F p-valor
Modelo 8.76 2 4.38 15.08 <0.0001
ESPECIE VEGETAL 8.76 2 4.38 15.08 <0.0001
Error 9.59 33 0.29
Total 18.35 35
- Análisis de supuestos
214
Ho: Tiene una distribución normal.
H1: No tiene una distribución normal.
Al observar que el p-valor de dicha prueba es 0.4250 , se procede a rechazar la
hipótesis alterna, quedando demostrado que los residuos obtenidos a partir de
los datos de la variación del número de raíces tienen una distribución normal.
215
Total 0.75 35
216
VALIDACIÓN DE SUPUESTOS Y ANÁLISIS DE VARIANZA: Concentración
de metales en la parte aérea de las plantas de Calamagrostis spp. y
dosificaciones de biochar posterior al experimento.
- Análisis de supuestos:
- Dosificación de biochar:
Variable N R² R² Aj CV
RABS Cu 9 0.53 0.38 68.27
Cuadro de Análisis de la Varianza (SC tipo III)
F.V. SC gl CM F p-valor
Modelo 521362.4 2 260681.2 3.45 0.1006
DOSIFICACIÓN BIOCHAR 521362.4 2 260681.2 3.45 0.1006
Error 453352.9 6 75558.81
Total 974715.3 8
217
Se puede observar que el p-valor para el factor “dosificación de biochar” es de
0.1006, por lo que se rechaza la hipótesis alterna, quedando demostrado que no
hay evidencias suficientes para afirmar que los residuos absolutos no son
homogéneos.
- Análisis de varianza
Ho: α1 = α2 = α3.
H1: al menos uno (α)i ≠ 0.
Cuadro de Análisis de la Varianza (SC tipo III)
F.V. SC gl CM F p-valor
Modelo 60193.26 2 30096.63 0.07 0.9293
DOSIFICACIÓN BIOCHAR 60193.26 2 30096.63 0.07 0.9293
Error 2433909 6 405651.6
Total 2494103 8
- Análisis de supuestos
218
Al observar que el p-valor de dicha prueba es 0.4131 , se procede a rechazar la
hipótesis alterna, quedando demostrado que los residuos obtenidos a partir de
los datos de la concentración de manganeso en la parte aérea de Calamagrostis
spp. en cada tratamiento, tienen una distribución normal.
- Dosificación de biochar:
Variable N R² R² Aj CV
RABS Mn 9 0.27 0.02 60.51
Cuadro de Análisis de la Varianza (SC tipo III)
F.V. SC gl CM F p-valor
Modelo 3305 2 1652.5 1.1 0.3932
DOSIFICACIÓN BIOCHAR 3305 2 1652.5 1.1 0.3932
Error 9054.09 6 1509.02
Total 12359.1 8
- Análisis de varianza
Ho: α1 = α2 = α3.
H1: al menos uno (α)i ≠ 0.
Cuadro de Análisis de la Varianza (SC tipo III)
F.V. SC gl CM F p-valor
Modelo 20385.98 2 10192.99 1.24 0.3550
DOSIFICACIÓN BIOCHAR 20385.98 2 10192.99 1.24 0.3550
Error 49452.15 6 8242.02
219
Total 69838.13 8
- Análisis de supuestos
- Dosificación de biochar:
Variable N R² R² Aj CV
RABS Fe 9 0.62 0.5 76.98
Cuadro de Análisis de la Varianza (SC tipo III)
F.V. SC gl CM F p-valor
Modelo 4966551 2 2483276 4.95 0.0538
DOSIFICACIÓN BIOCHAR 4966551 2 2483276 4.95 0.0538
Error 3010545 6 501757.4
Total 7977096 8
220
Ho: 𝜎𝑖2 = 𝜎 2 (ℎ𝑜𝑚𝑜𝑔𝑒𝑛𝑒𝑖𝑑𝑎𝑑 𝑑𝑒 𝑣𝑎𝑟𝑖𝑎𝑛𝑧𝑎𝑠).
H1: Al menos una 𝜎 2 difiere de las demás.
Se puede observar que el p-valor para el factor “dosificación de biochar” es de
0.0538, por lo que se rechaza la hipótesis alterna, quedando demostrado que no
hay evidencias suficientes para afirmar que los residuos absolutos no son
homogéneos.
- Análisis de varianza
Ho: α1 = α2 = α3.
H1: al menos uno (α)i ≠ 0.
Cuadro de Análisis de la Varianza (SC tipo III)
F.V. SC gl CM F p-valor
Modelo 7765140 2 3882570 1.49 0.2976
DOSIFICACIÓN BIOCHAR 7765140 2 3882570 1.49 0.2976
Error 15598462 6 2599744
Total 23363602 8
- Análisis de supuestos
221
Ho: Tiene una distribución normal.
H1: No tiene una distribución normal.
Al observar que el p-valor de dicha prueba es 0.5518 , se procede a rechazar la
hipótesis alterna, quedando demostrado que los residuos obtenidos a partir de
los datos de la concentración de zinc en la parte aérea de Calamagrostis spp. en
cada tratamiento, tienen una distribución normal.
- Dosificación de biochar:
Variable N R² R² Aj CV
RABS Zn 9 0.21 0 71.09
Cuadro de Análisis de la Varianza (SC tipo III)
F.V. SC gl CM F p-valor
Modelo 6904.13 2 3452.06 0.82 0.4850
DOSIFICACIÓN BIOCHAR 6904.13 2 3452.06 0.82 0.4850
Error 25309.93 6 4218.32
Total 32214.06 8
- Análisis de varianza
Ho: α1 = α2 = α3.
H1: al menos uno (α)i ≠ 0.
Cuadro de Análisis de la Varianza (SC tipo III)
F.V. SC gl CM F p-valor
Modelo 20015.24 2 10007.62 0.56 0.5987
222
DOSIFICACIÓN BIOCHAR 20015.24 2 10007.62 0.56 0.5987
Error 107329 6 17888.17
Total 127344.3 8
- Análisis de supuestos
- Dosificación de biochar:
Variable N R² R² Aj CV
RABS Al 7 0.38 0.07 98.9
Cuadro de Análisis de la Varianza (SC tipo III)
F.V. SC gl CM F p-valor
Modelo 1216.37 2 608.18 1.24 0.3804
DOSIFICACIÓN BIOCHAR 1216.37 2 608.18 1.24 0.3804
Error 1957.46 4 489.36
Total 3173.83 6
223
En la tabla se puede observar el Test de Levene, realizado a partir de los
residuos absolutos obtenidos de los datos de la concentración de aluminio en la
parte aérea de Calamagrostis spp. en función al factor “dosificación de biochar”,
dicha prueba contempla las siguientes hipótesis:
- Análisis de varianza
Ho: α1 = α2 = α3.
H1: al menos uno (α)i ≠ 0.
Cuadro de Análisis de la Varianza (SC tipo III)
F.V. SC gl CM F p-valor
Modelo 1575.9 2 787.95 0.47 0.6545
DOSIFICACIÓN BIOCHAR 1575.9 2 787.95 0.47 0.6545
Error 6676.15 4 1669.04
Total 8252.05 6
224
VALIDACIÓN DE SUPUESTOS Y ANÁLISIS DE VARIANZA: Concentración
de metales en la parte aérea de las plantas de Paranephelius ovatus y
dosificaciones de biochar posterior al experimento.
- Análisis de supuestos:
Dosificación de biochar:
Variable N R² R² Aj CV
RABS Cu 9 0.48 0.3 57.99
Cuadro de Análisis de la Varianza (SC tipo III)
F.V. SC gl CM F p-valor
Modelo 193438.8 2 96719.4 2.73 0.1438
DOSIFICACIÓN BIOCHAR 193438.8 2 96719.4 2.73 0.1438
225
H1: Al menos una 𝜎 2 difiere de las demás.
Se puede observar que el p-valor para el factor “dosificación de biochar” es de
0.1438, por lo que se rechaza la hipótesis alterna, quedando demostrado que no
hay evidencias suficientes para afirmar que los residuos absolutos no son
homogéneos.
- Análisis de varianza
Ho: α1 = α2 = α3.
H1: al menos uno (α)i ≠ 0.
Cuadro de Análisis de la Varianza (SC tipo III)
F.V. SC gl CM F p-valor
Modelo 2816263 2 1408132 6.23 0.0343
DOSIFICACIÓN BIOCHAR 2816263 2 1408132 6.23 0.0343
Error 1355684 6 225947.3
Total 4171947 8
A partir del Test LSD de Fisher se puede observar que la dosificación del 3% de
biochar es significativamente distinta de la dosificación del 1% de biochar,
mientras que la dosificación del 0% de biochar no es significativamente distinta
a las demás.
226
Concentración de manganeso (Mn) en la parte aérea:
- Análisis de supuestos
- Dosificación de biochar:
Variable N R² R² Aj CV
RABS Mn 8 0.39 0.14 71.76
Cuadro de Análisis de la Varianza (SC tipo III)
F.V. SC gl CM F p-valor
Modelo 7288.18 2 3644.09 1.57 0.2954
DOSIFICACIÓN BIOCHAR 7288.18 2 3644.09 1.57 0.2954
Error 11592.16 5 2318.43
Total 18880.35 7
227
- Análisis de varianza
Ho: α1 = α2 = α3.
H1: al menos uno (α)i ≠ 0.
Cuadro de Análisis de la Varianza (SC tipo III)
F.V. SC gl CM F p-valor
Modelo 88746.54 2 44373.27 4.04 0.0903
DOSIFICACIÓN BIOCHAR 88746.54 2 44373.27 4.04 0.0903
Error 54893.81 5 10978.76
Total 143640.4 7
- Análisis de supuestos
228
Homogeneidad de las varianzas: Test de Levene
- Dosificación de biochar:
Variable N R² R² Aj CV
RABS Fe 9 0.65 0.53 49.44
Cuadro de Análisis de la Varianza (SC tipo III)
F.V. SC gl CM F p-valor
Modelo 5333023 2 2666512 5.46 0.0446
DOSIFICACIÓN BIOCHAR 5333023 2 2666512 5.46 0.0446
Error 2929819 6 488303.2
Total 8262843 8
Ho: α1 = α2 = α3.
229
H1: al menos uno (α)i ≠ 0.
DOSIFICACIÓN
Variable N D.E. Medianas H p
DE BIOCHAR
Fe 0% 3 2524.8 38.46 0.8 0.7179
Fe 1% 3 2561.07 25.64
Fe 3% 3 431.35 3076.92
- Análisis de supuestos
- Dosificación de biochar:
230
Variable N R² R² Aj CV
RABS LOG10_Zn 9 0.63 0.5 64.47
Cuadro de Análisis de la Varianza (SC tipo III)
F.V. SC gl CM F p-valor
Modelo 0.06 2 0.03 5.01 0.0525
DOSIFICACIÓN BIOCHAR 0.06 2 0.03 5.01 0.0525
Error 0.04 6 0.01
Total 0.1 8
- Análisis de varianza
Ho: α1 = α2 = α3.
H1: al menos uno (α)i ≠ 0.
Cuadro de Análisis de la Varianza (SC tipo III)
F.V. SC gl CM F p-valor
Modelo 0.29 2 0.14 3.74 0.0881
DOSIFICACIÓN BIOCHAR 0.29 2 0.14 3.74 0.0881
Error 0.23 6 0.04
Total 0.52 8
231
Concentración de aluminio (Al) en la parte aérea:
En este caso, se retiró los datos obtenidos a partir del tratamiento de
Paranephelius ovatus y 3% de biochar, ya que los resultados obtenidos en dicho
análisis, fueron identificados como valores extremos en el diagrama de cajas y
bigotes, por lo que, antes de realizar promedios o cualquier análisis estadístico,
fueron retirados. Por lo tanto, el análisis de varianza en este caso está basado
en dosificaciones del 0% y 1% de biochar en Paranephelius ovatus.
- Análisis de supuestos
- Dosificación de biochar:
Variable N R² R² Aj CV
RABS Al 5 0.31 0.08 44.79
Cuadro de Análisis de la Varianza (SC tipo III)
F.V. SC gl CM F p-valor
Modelo 68.82 1 68.82 1.37 0.3264
DOSIFICACIÓN BIOCHAR 68.82 1 68.82 1.37 0.3264
Error 150.76 3 50.25
Total 219.58 4
232
Ho: 𝜎𝑖2 = 𝜎 2 (ℎ𝑜𝑚𝑜𝑔𝑒𝑛𝑒𝑖𝑑𝑎𝑑 𝑑𝑒 𝑣𝑎𝑟𝑖𝑎𝑛𝑧𝑎𝑠).
H1: Al menos una 𝜎 2 difiere de las demás.
Se puede observar que el p-valor para el factor “dosificación de biochar” es de
0.3264, por lo que se rechaza la hipótesis alterna, quedando demostrado que no
hay evidencias suficientes para afirmar que los residuos absolutos no son
homogéneos.
- Análisis de varianza
Ho: α1 = α2 = α3.
H1: al menos uno (α)i ≠ 0.
Cuadro de Análisis de la Varianza (SC tipo III)
F.V. SC gl CM F p-valor
Modelo 309.83 1 309.83 0.63 0.4849
DOSIFICACIÓN BIOCHAR 309.83 1 309.83 0.63 0.4849
Error 1472.31 3 490.77
Total 1782.14 4
233
VALIDACIÓN DE SUPUESTOS Y ANÁLISIS DE VARIANZA: Concentración
de metales en la parte aérea de las plantas de Werneria nubigena y
dosificaciones de biochar posterior al experimento.
- Análisis de supuestos:
Dosificación de biochar:
Variable N R² R² Aj CV
RABS Cu 8 0.48 0.27 98.87
Cuadro de Análisis de la Varianza (SC tipo III)
F.V. SC gl CM F p-valor
Modelo 782922.8 2 391461.4 2.31 0.1951
DOSIFICACIÓN BIOCHAR 782922.8 2 391461.4 2.31 0.1951
Error 848560 5 169712
Total 1631483 7
234
Se puede observar que el p-valor para el factor “dosificación de biochar” es de
0.1951, por lo que se rechaza la hipótesis alterna, quedando demostrado que no
hay evidencias suficientes para afirmar que los residuos absolutos no son
homogéneos.
- Análisis de varianza
Ho: α1 = α2 = α3.
H1: al menos uno (α)i ≠ 0.
Cuadro de Análisis de la Varianza (SC tipo III)
F.V. SC gl CM F p-valor
Modelo 1160995 2 580497.5 0.96 0.4435
DOSIFICACIÓN BIOCHAR 1160995 2 580497.5 0.96 0.4435
Error 3020369 5 604073.8
Total 4181364 7
- Análisis de supuestos
235
Al observar que el p-valor de dicha prueba es 0.5362 , se procede a rechazar la
hipótesis alterna, quedando demostrado que los residuos obtenidos a partir de
los datos de la concentración de manganeso en la parte aérea de Werneria
nubigena en cada tratamiento, tienen una distribución normal.
Dosificación de biochar:
Variable N R² R² Aj CV
RABS Mn 9 0.28 0.04 46.33
Cuadro de Análisis de la Varianza (SC tipo III)
F.V. SC gl CM F p-valor
Modelo 9538.21 2 4769.1 1.17 0.3736
DOSIFICACIÓN BIOCHAR 9538.21 2 4769.1 1.17 0.3736
Error 24552.46 6 4092.08
Total 34090.67 8
- Análisis de varianza
Ho: α1 = α2 = α3.
H1: al menos uno (α)i ≠ 0.
Cuadro de Análisis de la Varianza (SC tipo III)
F.V. SC gl CM F p-valor
Modelo 56810.01 2 28405.01 0.83 0.4811
DOSIFICACIÓN BIOCHAR 56810.01 2 28405.01 0.83 0.4811
Error 205692.8 6 34282.14
236
Total 262502.8 8
- Análisis de supuestos
- Dosificación de biochar:
Variable N R² R² Aj CV
RABS Fe 9 0.51 0.34 84.61
Cuadro de Análisis de la Varianza (SC tipo III)
F.V. SC gl CM F p-valor
Modelo 5438603 2 2719302 3.11 0.1186
DOSIFICACIÓN BIOCHAR 5438603 2 2719302 3.11 0.1186
Error 5251942 6 875323.7
Total 10690546 8
237
parte aérea de Werneria nubigena en función al factor “dosificación de biochar”,
dicha prueba contempla las siguientes hipótesis:
- Análisis de varianza
Ho: α1 = α2 = α3.
H1: al menos uno (α)i ≠ 0.
Cuadro de Análisis de la Varianza (SC tipo III)
F.V. SC gl CM F p-valor
Modelo 12191567 2 6095784 1.69 0.2624
DOSIFICACIÓN BIOCHAR 12191567 2 6095784 1.69 0.2624
Error 21695570 6 3615928
Total 33887138 8
- Análisis de supuestos
238
zinc en la parte aérea de Werneria nubigena, dicha prueba contempla las
siguientes hipótesis:
Dosificación de biochar:
Variable N R² R² Aj CV
RABS Zn 8 0.24 0 69.84
Cuadro de Análisis de la Varianza (SC tipo III)
F.V. SC gl CM F p-valor
Modelo 23964.21 2 11982.11 0.79 0.5031
DOSIFICACIÓN BIOCHAR 23964.21 2 11982.11 0.79 0.5031
Error 75779.17 5 15155.83
Total 99743.38 7
- Análisis de varianza
Ho: α1 = α2 = α3.
H1: al menos uno (α)i ≠ 0.
239
Cuadro de Análisis de la Varianza (SC tipo III)
F.V. SC gl CM F p-valor
Modelo 280108.9 2 140054.5 2.01 0.2287
DOSIFICACIÓN BIOCHAR 280108.9 2 140054.5 2.01 0.2287
Error 348348.7 5 69669.74
Total 628457.6 7
- Análisis de supuestos
- Dosificación de biochar:
Variable N R² R² Aj CV
RABS Al 8 0.83 0.76 70.09
Cuadro de Análisis de la Varianza (SC tipo III)
F.V. SC gl CM F p-valor
Modelo 666227 2 333113.5 11.85 0.0127
DOSIFICACIÓN BIOCHAR 666227 2 333113.5 11.85 0.0127
240
Error 140589.4 5 28117.88
Total 806816.4 7
Ho: α1 = α2 = α3.
H1: al menos uno (α)i ≠ 0.
DOSIFICACIÓN
Variable N D.E. Medianas H p
DE BIOCHAR
Al 0% 2 2.72 51.67 3.93 0.1810
Al 1% 2 23.39 70.9
Al 3% 3 21.33 87.18
241
VALIDACIÓN DE SUPUESTOS Y ANÁLISIS DE VARIANZA: Concentración
de metales en la parte aérea de las tres especies vegetales altoandinas y
dosificaciones de biochar posterior al experimento.
- Análisis de supuestos:
Interacción de factores:
Variable N R² R² Aj CV
RABS Cu 26 0.22 0.07 81.84
Cuadro de Análisis de la Varianza (SC tipo III)
F.V. SC gl CM F p-valor
Modelo 953477.9 4 238369.5 1.45 0.2516
ESPECIE VEGETAL*
953477.9 4 238369.5 1.45 0.2516
DOSIFICACIÓN BIOCHAR
Error 3443124 21 163958.3
Total 4396602 25
242
Se puede observar que el p-valor para la interacción de factores es de 0.2516,
por lo que se rechaza la hipótesis alterna, quedando demostrado que no hay
evidencias suficientes para afirmar que los residuos absolutos no son
homogéneos.
- Análisis de varianza
- Análisis de supuestos
243
Prueba de normalidad: Shapiro-Wilks (modificado)
Variable n Media D.E. W* p(Unilateral D)
RDUO LOG10_Mn 26 0 0.06 0.91 0.1012
Interacción de factores:
Variable N R² R² Aj CV
RABS LOG10_Mn 26 0.11 0 75.29
Cuadro de Análisis de la Varianza (SC tipo III)
F.V. SC gl CM F p-valor
Modelo 0.003 4 0.00075 0.67 0.6229
ESPECIE VEGETAL*
0.003 4 0.00075 0.67 0.6229
DOSIFICACIÓN BIOCHAR
Error 0.02 21 0.0011
Total 0.03 25
244
- Análisis de varianza
- Análisis de supuestos
245
Ho: Tiene una distribución normal.
H1: No tiene una distribución normal.
Al observar que el p-valor de dicha prueba es 0.2336, se procede a rechazar la
hipótesis alterna, quedando demostrado que los residuos obtenidos a partir de
los datos del experimento, tienen una distribución normal.
Interacción de factores:
Variable N R² R² Aj CV
RABS LOG10_Fe 27 0.28 0.15 48.9
Cuadro de Análisis de la Varianza (SC tipo III)
F.V. SC gl CM F p-valor
Modelo 1.29 4 0.32 2.19 0.1039
DOSIFICACIÓN
1.29 4 0.32 2.19 0.1039
BIOCHAR*ESPECIES VEGETALES
Error 3.23 22 0.15
Total 4.52 26
- Análisis de varianza
246
Modelo 4.69 4 1.17 1.22 0.3302
DOSIFICACIÓN
4.69 4 1.17 1.22 0.3302
BIOCHAR*ESPECIES VEGETALES
Error 21.11 22 0.96
Total 25.8 26
- Análisis de supuestos
Interacción de factores:
Variable N R² R² Aj CV
RABS Zn 26 0.18 0.03 101.91
Cuadro de Análisis de la Varianza (SC tipo III)
F.V. SC gl CM F p-valor
Modelo 131126.1 4 32781.52 1.19 0.3438
DOSIFICACIÓN
BIOCHAR*ESPECIES 131126.1 4 32781.52 1.19 0.3438
VEGETALES
247
Error 578050 21 27526.19
Total 709176.1 25
- Análisis de varianza
248
Concentración de aluminio (Al) en la parte aérea:
- Análisis de supuestos
- Interacción de factores:
Variable N R² R² Aj CV
RABS Al 19 0.39 0.22 70.56
Cuadro de Análisis de la Varianza (SC tipo I)
F.V. SC gl CM F p-valor
Modelo 1707.05 4 426.76 2.26 0.1141
DOSIFICACIÓN
BIOCHAR*ESPECIES 1707.05 4 426.76 2.26 0.1141
VEGETALES
Error 2638.78 14 188.48
Total 4345.82 18
249
evidencias suficientes para afirmar que los residuos absolutos no son
homogéneos.
- Análisis de varianza
- Análisis de supuestos:
250
interacción con las dosificaciones de biochar, dicha prueba contempla las
siguientes hipótesis:
Interacción de factores:
Variable N R² R² Aj CV
RABS Cu 26 0.49 0.39 71.6
Cuadro de Análisis de la Varianza (SC tipo III)
F.V. SC gl CM F p-valor
Modelo 1500450 4 375112.4 5.07 0.0051
ESPECIE
VEGETAL*DOSIFICACIÓN 1500450 4 375112.4 5.07 0.0051
BIOCHAR
Error 1554884 21 74042.1
Total 3055334 25
251
Error 3033949 23 131910.8
Total 3055334 25
Variable N R² R² Aj CV
RABS Cu 26 0.01 0 95.24
Cuadro de Análisis de la Varianza (SC tipo III)
F.V. SC gl CM F p-valor
Modelo 42813.4 2 21406.7 0.16 0.8502
ESPECIE VEGETAL 42813.4 2 21406.7 0.16 0.8502
Error 3012520 23 130979.1
Total 3055334 25
- Análisis de varianza
252
Prueba de hipótesis de efectos simples: (interacción de factores)
Ho: α1 = α2 = α3.
H1: al menos uno (α)i ≠ 0.
Ho: β1 = β2 = β3.
H1: al menos uno (β)i ≠ 0.
253
es decir, que la variación de la concentración de cobre en la parte aérea de las
plantas es significativamente distinta en al menos dos de los niveles del factor.
Por lo que se procede analizar el test de LSD de Fisher para el factor especies
vegetales.
- Análisis de supuestos:
Interacción de factores:
Variable N R² R² Aj CV
RABS Mn 26 0.12 0 70.23
254
Cuadro de Análisis de la Varianza (SC tipo III)
F.V. SC gl CM F p-valor
Modelo 11167.83 4 2791.96 0.69 0.6079
ESPECIE
VEGETAL*DOSIFICACION 11167.83 4 2791.96 0.69 0.6079
BIOCHAR
Error 85145.89 21 4054.57
Total 96313.72 25
255
- Factor “Especie vegetal”:
Variable N R² R² Aj CV
RABS Mn 26 0.32 0.26 58.78
Cuadro de Análisis de la Varianza (SC tipo III)
F.V. SC gl CM F p-valor
Modelo 30984.54 2 15492.27 5.45 0.0115
ESPECIE VEGETAL 30984.54 2 15492.27 5.45 0.0115
Error 65329.18 23 2840.4
Total 96313.72 25
- Análisis de varianza
256
En la tabla de análisis de varianza se puede observar que la interacción de
factores dosificación biochar y especie vegetal presentaron un p-valor mayor a
0.05 (0.2125), y se concluye que el efecto de la interacción de los factores en la
variación de la concentración de manganeso en la parte aérea de las plantas es
igual a cero, es decir, que la variación de la concentración de manganeso en la
parte aérea de las plantas no es significativamente distinta en ninguna de las
interacciones posibles. Por lo que se procede a evaluar los efectos principales,
planteando las siguientes hipótesis.
Ho: α1 = α2 = α3.
H1: al menos uno (α)i ≠ 0.
Ho: β1 = β2 = β3.
H1: al menos uno (β)i ≠ 0.
- Análisis de supuestos:
257
Ho: Tiene una distribución normal.
H1: No tiene una distribución normal.
Al observar que el p-valor de dicha prueba es 0.0522, se procede a rechazar la
hipótesis alterna, quedando demostrado que los residuos obtenidos a partir de
los datos del experimento, tienen una distribución normal.
Interacción de factores:
Variable N R² R² Aj CV
RABS Fe 27 0.51 0.42 69.2
Cuadro de Análisis de la Varianza (SC tipo III)
F.V. SC gl CM F p-valor
Modelo 14198597 4 3549649 5.64 0.0028
ESPECIE
VEGETAL*DOSIFICACION 14198597 4 3549649 5.64 0.0028
BIOCHAR
Error 13848227 22 629464.9
Total 28046824 26
Variable N R² R² Aj CV
RABS Fe 27 0.05 0 91.67
Cuadro de Análisis de la Varianza (SC tipo III)
F.V. SC gl CM F p-valor
Modelo 1539584 2 769792.1 0.7 0.5079
DOSIFICACIÓN
1539584 2 769792.1 0.7 0.5079
BIOCHAR
Error 26507240 24 1104468
Total 28046824 26
258
En la tabla se puede observar el Test de Levene, realizado a partir de los
residuos absolutos obtenidos de los datos de la variación de la concentración de
hierro en la parte aérea de las especies vegetales en función del factor
“dosificación biochar”, dicha prueba contempla las siguientes hipótesis:
- Análisis de varianza
259
Cuadro de Análisis de la Varianza (SC tipo III)
F.V. SC gl CM F p-valor
Modelo 39964269 8 4995534 1.42 0.256
ESPECIE VEGETAL 15954702 2 7977351 2.26 0.1331
DOSIFICACIÓN BIOCHAR 5287966 2 2643983 0.75 0.487
ESPECIE
VEGETAL*DOSIFICACION 18721601 4 4680400 1.33 0.2983
BIOCHAR
Error 63533513 18 3529640
Total 1.03E+08 26
Ho: α1 = α2 = α3.
H1: al menos uno (α)i ≠ 0.
Ho: β1 = β2 = β3.
H1: al menos uno (β)i ≠ 0.
260
Concentración de zinc (Zn) en la parte aérea:
- Análisis de supuestos:
Interacción de factores:
Variable N R² R² Aj CV
RABS Zn 26 0.3 0.17 81.93
Cuadro de Análisis de la Varianza (SC tipo III)
F.V. SC gl CM F p-valor
Modelo 124667.99 4 31167 2.29 0.0937
ESPECIE
VEGETAL*DOSIFICACION 124668 4 31167 2.29 0.0937
BIOCHAR
Error 285880.7 21 13613.37
Total 410548.7 25
261
evidencias suficientes para afirmar que los residuos absolutos no son
homogéneos.
262
Se puede observar que el p-valor para el factor “dosificación de biochar” es de
0.3419, por lo que se rechaza la hipótesis alterna, quedando demostrado que no
hay evidencias suficientes para afirmar que los residuos absolutos no son
homogéneos.
- Análisis de varianza
Ho: α1 = α2 = α3.
H1: al menos uno (α)i ≠ 0.
Ho: β1 = β2 = β3.
H1: al menos uno (β)i ≠ 0.
263
En la tabla de análisis de varianza se puede observar que el factor dosificación
biochar presenta un p-valor mayor a 0.05 (0.2872), por lo que se rechaza la
hipótesis alterna y se concluye que el efecto de la dosificación del biochar en la
variación de la concentración de zinc en la parte aérea de las plantas es igual a
cero, es decir, que la variación de la concentración de zinc en la parte aérea de
las plantas no es significativamente distinta en ninguno de los niveles del factor.
- Análisis de supuestos:
264
H1: No tiene una distribución normal.
Al observar que el p-valor de dicha prueba es 0.9864, se procede a rechazar la
hipótesis alterna, quedando demostrado que los residuos obtenidos a partir de
los datos del experimento, tienen una distribución normal.
Interacción de factores:
Variable N R² R² Aj CV
RABS Al 19 0.26 0.05 90
Cuadro de Análisis de la Varianza (SC tipo I)
F.V. SC gl CM F p-valor
Modelo 1108.26 4 277.06 1.22 0.3463
ESPECIE
VEGETAL*DOSIFICACION 1108.26 4 277.06 1.22 0.3463
BIOCHAR
Error 3178.96 14 227.07
Total 4287.22 18
265
En la tabla se puede observar el Test de Levene, realizado a partir de los
residuos absolutos obtenidos de los datos de la variación de la concentración de
aluminio en la parte aérea de las especies vegetales en función del factor
“dosificación biochar”, dicha prueba contempla las siguientes hipótesis:
- Análisis de varianza
266
Cuadro de Análisis de la Varianza (SC tipo I)
F.V. SC gl CM F p-valor
Modelo 3606342 7 515191.8 589.49 <0.0001
ESPECIE VEGETAL 3603200 2 1801600 2061.43 <0.0001
DOSIFICACIÓN BIOCHAR 844.18 2 422.09 0.48 0.6294
ESPECIE
VEGETAL*DOSIFICACION 2297.78 3 765.93 0.88 0.4828
BIOCHAR
Error 9613.54 11 873.96
Total 3615956 18
Ho: α1 = α2 = α3.
H1: al menos uno (α)i ≠ 0.
Ho: β1 = β2 = β3.
H1: al menos uno (β)i ≠ 0.
267
factor. Por lo que se procede analizar el test de LSD de Fisher para el factor
especies vegetales.
En la tabla del Test LSD de Fisher se puede observar que las variaciones de
las concentraciones de aluminio en las partes aéreas de las plantas son
significativamente distintas entre sí. Calamagrostis spp. obtuvo la mayor media
con 24.99 mg/kg.
VALIDACIÓN DE SUPUESTOS Y ANÁLISIS DE VARIANZA: Concentración
de metales en la parte radicular de las plantas de Calamagrostis spp. y
dosificaciones de biochar posterior al experimento.
- Análisis de supuestos:
268
Homogeneidad de las varianzas: Test de Levene
- Dosificación de biochar:
Variable N R² R² Aj CV
RABS LOG10_Cu 9 0.58 0.43 53.58
Cuadro de Análisis de la Varianza (SC tipo III)
F.V. SC gl CM F p-valor
Modelo 0.02 2 0.01 4.07 0.0764
DOSIFICACIÓN BIOCHAR 0.02 2 0.01 4.07 0.0764
- Análisis de varianza
Ho: α1 = α2 = α3.
H1: al menos uno (α)i ≠ 0.
Cuadro de Análisis de la Varianza (SC tipo III)
F.V. SC gl CM F p-valor
Modelo 0.02 2 0.01 0.8 0.4918
DOSIFICACIÓN BIOCHAR 0.02 2 0.01 0.8 0.4918
Error 0.08 6 0.01
Total 0.11 8
269
En la tabla de análisis de varianza se puede observar que el factor dosificación
biochar presenta un p-valor mayor a 0.05 (0.4918), por lo que se rechaza la
hipótesis alterna y se concluye que el efecto de la dosificación del biochar en la
concentración de cobre en la parte radicular de Calamagrostis spp. es igual a
cero, es decir, que la concentración del metal en la parte radicular de la planta
no es significativamente distinta en ninguno de los niveles del factor.
- Análisis de supuestos
- Dosificación de biochar:
Variable N R² R² Aj CV
RABS Mn 9 0.43 0.24 64.54
Cuadro de Análisis de la Varianza (SC tipo III)
F.V. SC gl CM F p-valor
Modelo 37822.34 2 18911.17 2.3 0.1816
DOSIFICACIÓN BIOCHAR 37822.34 2 18911.17 2.3 0.1816
Error 49377.39 6 8229.57
Total 87199.73 8
270
Ho: 𝜎𝑖2 = 𝜎 2 (ℎ𝑜𝑚𝑜𝑔𝑒𝑛𝑒𝑖𝑑𝑎𝑑 𝑑𝑒 𝑣𝑎𝑟𝑖𝑎𝑛𝑧𝑎𝑠).
H1: Al menos una 𝜎 2 difiere de las demás.
Se puede observar que el p-valor para el factor “dosificación de biochar” es de
0.1816, por lo que se rechaza la hipótesis alterna, quedando demostrado que no
hay evidencias suficientes para afirmar que los residuos absolutos no son
homogéneos.
- Análisis de varianza
Ho: α1 = α2 = α3.
H1: al menos uno (α)i ≠ 0.
Cuadro de Análisis de la Varianza (SC tipo III)
F.V. SC gl CM F p-valor
Modelo 7920.1 2 3960.05 0.09 0.9154
DOSIFICACIÓN BIOCHAR 7920.1 2 3960.05 0.09 0.9154
Error 264993.1 6 44165.52
Total 272913.2 8
- Análisis de supuestos
271
Ho: Tiene una distribución normal.
H1: No tiene una distribución normal.
Al observar que el p-valor de dicha prueba es 0.0011, se procede a rechazar la
hipótesis nula, quedando demostrado que los residuos obtenidos a partir de los
datos de la concentración de hierro en la parte radicular de Calamagrostis spp.
en cada tratamiento, no tienen una distribución normal.
- Dosificación de biochar:
Variable N R² R² Aj CV
RABS Fe 9 0.11 0 46.03
Cuadro de Análisis de la Varianza (SC tipo III)
F.V. SC gl CM F p-valor
Modelo 178181.7 2 89090.83 0.39 0.694
DOSIFICACIÓN BIOCHAR 178181.7 2 89090.83 0.39 0.694
Error 1375909 6 229318.1
Total 1554090 8
272
Prueba de hipótesis: (factor dosificación de biochar)
Ho: α1 = α2 = α3.
H1: al menos uno (α)i ≠ 0.
DOSIFICACIÓN
Variable N D.E. Medianas H p
DE BIOCHAR
Fe 0% 3 1450.72 2461.54 1.09 0.625
Fe 1% 3 1119.53 1717.95
Fe 3% 3 1513.47 2564.1
- Análisis de supuestos
- Dosificación de biochar:
Variable N R² R² Aj CV
RABS Zn 9 0.14 0 49.1
Cuadro de Análisis de la Varianza (SC tipo III)
F.V. SC gl CM F p-valor
273
Modelo 27218.26 2 13609.13 0.47 0.646
DOSIFICACIÓN BIOCHAR 27218.26 2 13609.13 0.47 0.646
Error 173599.6 6 28933.26
Total 200817.8 8
- Análisis de varianza
Ho: α1 = α2 = α3.
H1: al menos uno (α)i ≠ 0.
Cuadro de Análisis de la Varianza (SC tipo III)
F.V. SC gl CM F p-valor
Modelo 491054.1 2 245527 1.15 0.3778
DOSIFICACIÓN BIOCHAR 491054.1 2 245527 1.15 0.3778
Error 1280990 6 213498.3
Total 1772044 8
274
Concentración de aluminio (Al) en la parte radicular:
- Análisis de supuestos
- Dosificación de biochar:
Variable N R² R² Aj CV
RABS Al 9 0.09 0 58.42
Cuadro de Análisis de la Varianza (SC tipo III)
F.V. SC gl CM F p-valor
Modelo 48188.53 2 24094.27 0.28 0.7654
DOSIFICACIÓN BIOCHAR 48188.53 2 24094.27 0.28 0.7654
Error 516970.5 6 86161.76
Total 565159.1 8
275
- Análisis de varianza
Ho: α1 = α2 = α3.
H1: al menos uno (α)i ≠ 0.
Cuadro de Análisis de la Varianza (SC tipo III)
F.V. SC gl CM F p-valor
Modelo 80468.19 2 40234.09 0.09 0.9195
DOSIFICACIÓN BIOCHAR 80468.19 2 40234.09 0.09 0.9195
Error 2837266 6 472877.7
Total 2917735 8
- Análisis de supuestos:
276
Al observar que el p-valor de dicha prueba es 0.9499, se procede a rechazar la
hipótesis alterna, quedando demostrado que los residuos obtenidos a partir de
los datos de la concentración de cobre en la parte radicular de Paranephelius
ovatus en cada tratamiento, tienen una distribución normal.
- Dosificación de biochar:
Variable N R² R² Aj CV
RABS Cu 9 0.43 0.24 75.12
Cuadro de Análisis de la Varianza (SC tipo III)
F.V. SC gl CM F p-valor
Modelo 1119019 2 559509.6 2.24 0.1873
DOSIFICACIÓN BIOCHAR 1119019 2 559509.6 2.24 0.1873
Error 1496325 6 249387.5
Total 2615344 8
- Análisis de varianza
Ho: α1 = α2 = α3.
H1: al menos uno (α)i ≠ 0.
Cuadro de Análisis de la Varianza (SC tipo III)
F.V. SC gl CM F p-valor
Modelo 2152965 2 1076482 0.98 0.4284
DOSIFICACIÓN BIOCHAR 2152965 2 1076482 0.98 0.4284
277
Error 6592585 6 1098764
Total 8745550 8
- Análisis de supuestos
- Dosificación de biochar:
Variable N R² R² Aj CV
RABS Mn 9 0.22 0 56.1
Cuadro de Análisis de la Varianza (SC tipo III)
F.V. SC gl CM F p-valor
Modelo 16368.04 2 8184.02 0.85 0.4726
DOSIFICACIÓN BIOCHAR 16368.04 2 8184.02 0.85 0.4726
Error 57666.5 6 9611.08
Total 74034.55 8
278
En la tabla se puede observar el Test de Levene, realizado a partir de los
residuos absolutos obtenidos de los datos de la concentración de manganeso en
la parte radicular de Paranephelius ovatus en función al factor “dosificación de
biochar”, dicha prueba contempla las siguientes hipótesis:
- Análisis de varianza
Ho: α1 = α2 = α3.
H1: al menos uno (α)i ≠ 0.
Cuadro de Análisis de la Varianza (SC tipo III)
F.V. SC gl CM F p-valor
Modelo 294795.4 2 147397.7 2.54 0.1592
DOSIFICACIÓN BIOCHAR 294795.4 2 147397.7 2.54 0.1592
Error 348836.5 6 58139.42
Total 643631.9 8
279
Concentración de hierro (Fe) en la parte radicular:
- Análisis de supuestos
- Dosificación de biochar:
Variable N R² R² Aj CV
RABS Fe 9 0.07 0 46.31
Cuadro de Análisis de la Varianza (SC tipo III)
F.V. SC gl CM F p-valor
Modelo 132702.5 2 66351.25 0.23 0.7987
DOSIFICACIÓN BIOCHAR 132702.5 2 66351.25 0.23 0.7987
Error 1705584 6 284264
Total 1838286 8
280
H1: Al menos una 𝜎 2 difiere de las demás.
Se puede observar que el p-valor para el factor “dosificación de biochar” es de
0.7987, por lo que se rechaza la hipótesis alterna, quedando demostrado que no
hay evidencias suficientes para afirmar que los residuos absolutos no son
homogéneos.
- Análisis de varianza
Ho: α1 = α2 = α3.
H1: al menos uno (α)i ≠ 0.
Cuadro de Análisis de la Varianza (SC tipo III)
F.V. SC gl CM F p-valor
Modelo 2478157 2 1239078 0.54 0.6087
DOSIFICACIÓN BIOCHAR 2478157 2 1239078 0.54 0.6087
Error 13769324 6 2294887
Total 16247480 8
- Análisis de supuestos
281
En la tabla se puede observar la prueba de normalidad de Shapiro-Wilks
realizada con los residuos obtenidos a partir de los datos de la concentración de
zinc en la parte radicular de Paranephelius ovatus, dicha prueba contempla las
siguientes hipótesis:
- Dosificación de biochar:
Variable N R² R² Aj CV
RABS LOG10_Zn 9 0.37 0.16 55.38
Cuadro de Análisis de la Varianza (SC tipo III)
F.V. SC gl CM F p-valor
Modelo 0.07 2 0.04 1.75 0.2524
DOSIFICACIÓN BIOCHAR 0.07 2 0.04 1.75 0.2524
Error 0.13 6 0.02
Total 0.2 8
- Análisis de varianza
282
Prueba de hipótesis de efectos principales: (factor dosificación de biochar)
Ho: α1 = α2 = α3.
H1: al menos uno (α)i ≠ 0.
Cuadro de Análisis de la Varianza (SC tipo III)
F.V. SC gl CM F p-valor
Modelo 0.59 2 0.3 2.14 0.1983
DOSIFICACIÓN BIOCHAR 0.59 2 0.3 2.14 0.1983
Error 0.83 6 0.14
Total 1.42 8
- Análisis de supuestos
- Dosificación de biochar:
Variable N R² R² Aj CV
RABS Al 9 0.12 0 47.77
283
Cuadro de Análisis de la Varianza (SC tipo III)
F.V. SC gl CM F p-valor
Modelo 40339.85 2 20169.93 0.43 0.6714
DOSIFICACIÓN BIOCHAR 40339.85 2 20169.93 0.43 0.6714
Error 284065.8 6 47344.29
Total 324405.6 8
- Análisis de varianza
Ho: α1 = α2 = α3.
H1: al menos uno (α)i ≠ 0.
Cuadro de Análisis de la Varianza (SC tipo III)
F.V. SC gl CM F p-valor
Modelo 141196.5 2 70598.26 0.19 0.8292
DOSIFICACIÓN BIOCHAR 141196.5 2 70598.26 0.19 0.8292
Error 2191400 6 365233.3
Total 2332596 8
284
VALIDACIÓN DE SUPUESTOS Y ANÁLISIS DE VARIANZA: Concentración
de metales en la parte radicular de las plantas de Werneria nubigena y
dosificaciones de biochar posterior al experimento.
- Análisis de supuestos:
- Dosificación de biochar:
Variable N R² R² Aj CV
RABS Cu 9 0.45 0.27 58.83
Cuadro de Análisis de la Varianza (SC tipo III)
F.V. SC gl CM F p-valor
Modelo 310971 2 155485.5 2.5 0.1619
DOSIFICACIÓN BIOCHAR 310971 2 155485.5 2.5 0.1619
Error 372514 6 62085.66
Total 683484.9 8
285
Se puede observar que el p-valor para el factor “dosificación de biochar” es de
0.1619, por lo que se rechaza la hipótesis alterna, quedando demostrado que no
hay evidencias suficientes para afirmar que los residuos absolutos no son
homogéneos.
- Análisis de varianza
Ho: α1 = α2 = α3.
H1: al menos uno (α)i ≠ 0.
Cuadro de Análisis de la Varianza (SC tipo III)
F.V. SC gl CM F p-valor
Modelo 4177947 2 2088974 5.45 0.0447
DOSIFICACIÓN BIOCHAR 4177947 2 2088974 5.45 0.0447
Error 2298050 6 383008.4
Total 6475998 8
A partir del Test LSD de Fisher se puede observar que la dosificación del 3% de
biochar es significativamente distinta de la dosificación del 1% de biochar,
286
mientras que la dosificación del 0% de biochar no es significativamente distinta
a las demás.
- Análisis de supuestos
- Dosificación de biochar:
Variable N R² R² Aj CV
RABS Mn 9 0.29 0.06 86.41
Cuadro de Análisis de la Varianza (SC tipo III)
F.V. SC gl CM F p-valor
Modelo 24438.2 2 12219.1 1.25 0.3523
DOSIFICACIÓN BIOCHAR 24438.2 2 12219.1 1.25 0.3523
Error 58765.87 6 9794.31
Total 83204.07 8
287
Se puede observar que el p-valor para el factor “dosificación de biochar” es de
0.3523, por lo que se rechaza la hipótesis alterna, quedando demostrado que no
hay evidencias suficientes para afirmar que los residuos absolutos no son
homogéneos.
- Análisis de varianza
Ho: α1 = α2 = α3.
H1: al menos uno (α)i ≠ 0.
Cuadro de Análisis de la Varianza (SC tipo III)
F.V. SC gl CM F p-valor
Modelo 161088.1 2 80544.04 2.4 0.1713
DOSIFICACIÓN BIOCHAR 161088.1 2 80544.04 2.4 0.1713
Error 201255.9 6 33542.64
Total 362343.9 8
- Análisis de supuestos
288
Al observar que el p-valor de dicha prueba es 0.7120, se procede a rechazar la
hipótesis alterna, quedando demostrado que los residuos obtenidos a partir de
los datos de la concentración de hierro en la parte radicular de Werneria
nubigena en cada tratamiento, tienen una distribución normal.
- Dosificación de biochar:
Variable N R² R² Aj CV
RABS Fe 9 0.51 0.34 89.78
Cuadro de Análisis de la Varianza (SC tipo III)
F.V. SC gl CM F p-valor
Modelo 4756436 2 2378218 3.06 0.1213
DOSIFICACIÓN BIOCHAR 4756436 2 2378218 3.06 0.1213
Error 4661976 6 776996
Total 9418412 8
- Análisis de varianza
Ho: α1 = α2 = α3.
H1: al menos uno (α)i ≠ 0.
Cuadro de Análisis de la Varianza (SC tipo III)
F.V. SC gl CM F p-valor
Modelo 10892165 2 5446083 1.81 0.2432
DOSIFICACIÓN BIOCHAR 10892165 2 5446083 1.81 0.2432
289
Error 18093191 6 3015532
Total 28985356 8
- Análisis de supuestos
- Dosificación de biochar:
Variable N R² R² Aj CV
RABS Zn 9 0.34 0.12 72.47
Cuadro de Análisis de la Varianza (SC tipo III)
F.V. SC gl CM F p-valor
Modelo 222269.2 2 111134.6 1.54 0.288
DOSIFICACIÓN BIOCHAR 222269.2 2 111134.6 1.54 0.288
Error 432270.8 6 72045.13
Total 654540 8
290
En la tabla se puede observar el Test de Levene, realizado a partir de los
residuos absolutos obtenidos de los datos de la concentración de zinc en la parte
radicular de Werneria nubigena en función al factor “dosificación de biochar”,
dicha prueba contempla las siguientes hipótesis:
- Análisis de varianza
Ho: α1 = α2 = α3.
H1: al menos uno (α)i ≠ 0.
Cuadro de Análisis de la Varianza (SC tipo III)
F.V. SC gl CM F p-valor
Modelo 926148.4 2 463074.2 1.47 0.3021
DOSIFICACIÓN BIOCHAR 926148.4 2 463074.2 1.47 0.3021
Error 1889108 6 314851.3
Total 2815256 8
- Análisis de supuestos
291
En la tabla se puede observar la prueba de normalidad de Shapiro-Wilks
realizada con los residuos obtenidos a partir de los datos de la concentración de
aluminio en la parte radicular de Werneria nubigena, dicha prueba contempla las
siguientes hipótesis:
- Dosificación de biochar:
Variable N R² R² Aj CV
RABS Al 9 0.72 0.63 53.43
Cuadro de Análisis de la Varianza (SC tipo III)
F.V. SC gl CM F p-valor
Modelo 503144 2 251572 7.8 0.0214
DOSIFICACIÓN BIOCHAR 503144 2 251572 7.8 0.0214
Error 193521.5 6 32253.58
Total 696665.5 8
292
VALIDACIÓN DE SUPUESTOS Y ANÁLISIS DE VARIANZA: Concentración
de metales en la parte radicular de las tres especies vegetales altoandinas
y dosificaciones de biochar posterior al experimento.
- Análisis de supuestos:
Interacción de factores:
Variable N R² R² Aj CV
RABS Cu 27 0.29 0.16 75.19
Cuadro de Análisis de la Varianza (SC tipo III)
F.V. SC gl CM F p-valor
Modelo 3670712 4 917678.1 2.26 0.0949
DOSIFICACIÓN
BIOCHAR*ESPECIE 3670712 4 917678.1 2.26 0.0949
VEGETAL
Error 8917362 22 405334.7
Total 12588075 26
293
Se puede observar que el p-valor para la interacción de factores es de 0.0949,
por lo que se rechaza la hipótesis alterna, quedando demostrado que no hay
evidencias suficientes para afirmar que los residuos absolutos no son
homogéneos.
- Análisis de varianza
- Análisis de supuestos
294
Ho: Tiene una distribución normal.
H1: No tiene una distribución normal.
Al observar que el p-valor de dicha prueba es 0.4609, se procede a rechazar la
hipótesis alterna, quedando demostrado que los residuos obtenidos a partir de
los datos del experimento, tienen una distribución normal.
Interacción de factores:
Variable N R² R² Aj CV
RABS Mn 27 0.19 0.05 70.51
Cuadro de Análisis de la Varianza (SC tipo III)
F.V. SC gl CM F p-valor
Modelo 68380.62 4 17095.15 1.32 0.293
DOSIFICACIÓN
BIOCHAR*ESPECIES 68380.62 4 17095.15 1.32 0.293
VEGETALES
Error 284562.6 22 12934.66
Total 352943.2 26
- Análisis de varianza
295
Cuadro de Análisis de la Varianza (SC tipo III)
F.V. SC gl CM F p-valor
Modelo 239523.9 4 59880.98 1.25 0.3199
DOSIFICACIÓN
BIOCHAR*ESPECIES 239523.9 4 59880.98 1.25 0.3199
VEGETALES
Error 1055322 22 47969.19
Total 1294846 26
- Análisis de supuestos
Interacción de factores:
Variable N R² R² Aj CV
RABS Fe 27 0.17 0.01 60.67
Cuadro de Análisis de la Varianza (SC tipo III)
F.V. SC gl CM F p-valor
Modelo 1970616 4 492653.9 1.1 0.3833
296
DOSIFICACIÓN
BIOCHAR*ESPECIES 1970616 4 492653.9 1.1 0.3833
VEGETALES
Error 9892148 22 449643.1
Total 11862764 26
- Análisis de varianza
297
dosificación del biochar y especie vegetal, sino que podría depender de uno de
los factores específicamente.
- Análisis de supuestos
Interacción de factores:
Variable N R² R² Aj CV
RABS Zn 27 0.2 0.05 67.96
Cuadro de Análisis de la Varianza (SC tipo III)
F.V. SC gl CM F p-valor
Modelo 301773.6 4 75443.39 1.36 0.2802
DOSIFICACIÓN
BIOCHAR*ESPECIES 301773.6 4 75443.39 1.36 0.2802
VEGETALES
Error 1221350 22 55515.9
Total 1523123 26
298
Se puede observar que el p-valor para la interacción de factores es de 0.2802,
por lo que se rechaza la hipótesis alterna, quedando demostrado que no hay
evidencias suficientes para afirmar que los residuos absolutos no son
homogéneos.
- Análisis de varianza
- Análisis de supuestos
299
Ho: Tiene una distribución normal.
H1: No tiene una distribución normal.
Al observar que el p-valor de dicha prueba es 0.0140, se procede a rechazar la
hipótesis alterna, quedando demostrado que los residuos obtenidos a partir de
los datos del experimento, no tienen una distribución normal.
- Interacción de factores:
Cuadro de Análisis de la Varianza (SC tipo III)
F.V. SC gl CM F p-valor
Modelo 37753.67 4 9438.42 0.19 0.942
DOSIFICACIÓN
BIOCHAR*ESPECIES 37753.67 4 9438.42 0.19 0.942
VEGETALES
Error 1103531 22 50160.49
Total 1141284 26
300
VALIDACIÓN DE SUPUESTOS Y ANÁLISIS DE VARIANZA: Variación de la
concentración de metales en la parte radicular de las tres especies
vegetales altoandinas y dosificaciones de biochar posterior al
experimento.
- Análisis de supuestos:
Interacción de factores:
Variable N R² R² Aj CV
RABS Cu 26 0.21 0.06 87.17
Cuadro de Análisis de la Varianza (SC tipo III)
F.V. SC gl CM F p-valor
Modelo 923964.7 4 230991.2 1.38 0.2737
ESPECIE VEGETAL*DOSIFICACION
923964.7 4 230991.2 1.38 0.2737
BIOCHAR
Error 3506847 21 166992.7
Total 4430812 25
301
Ho: 𝜎𝑖2 = 𝜎 2 (ℎ𝑜𝑚𝑜𝑔𝑒𝑛𝑒𝑖𝑑𝑎𝑑 𝑑𝑒 𝑣𝑎𝑟𝑖𝑎𝑛𝑧𝑎𝑠).
H1: Al menos una 𝜎 2 difiere de las demás.
Se puede observar que el p-valor para la interacción de factores es de 0.2737,
por lo que se rechaza la hipótesis alterna, quedando demostrado que no hay
evidencias suficientes para afirmar que los residuos absolutos no son
homogéneos.
302
Ho: 𝜎𝑖2 = 𝜎 2 (ℎ𝑜𝑚𝑜𝑔𝑒𝑛𝑒𝑖𝑑𝑎𝑑 𝑑𝑒 𝑣𝑎𝑟𝑖𝑎𝑛𝑧𝑎𝑠).
H1: Al menos una 𝜎 2 difiere de las demás.
Se puede observar que el p-valor para el factor “especie vegetal” es de 0.1908,
por lo que se rechaza la hipótesis alterna, quedando demostrado que no hay
evidencias suficientes para afirmar que los residuos absolutos no son
homogéneos.
- Análisis de varianza
Ho: α1 = α2 = α3.
H1: al menos uno (α)i ≠ 0.
303
- Prueba de hipótesis de efectos principales: (factor especies vegetales)
Ho: β1 = β2 = β3.
H1: al menos uno (β)i ≠ 0.
- Análisis de supuestos:
304
En la tabla se puede observar la prueba de normalidad de Shapiro-Wilks
realizada con los residuos obtenidos a partir de los datos de la variación de la
concentración de manganeso en la parte radicular de las especies vegetales en
interacción con las dosificaciones de biochar, dicha prueba contempla las
siguientes hipótesis:
Interacción de factores:
Variable N R² R² Aj CV
RABS Mn 27 0.27 0.14 64.92
Cuadro de Análisis de la Varianza (SC tipo III)
F.V. SC gl CM F p-valor
Modelo 70548.56 4 17637.14 2.04 0.1239
ESPECIE
VEGETAL*DOSIFICACION 70548.56 4 17637.14 2.04 0.1239
BIOCHAR
Error 190303.4 22 8650.16
Total 260852 26
305
- Factor “Dosificación biochar”:
Variable N R² R² Aj CV
RABS Mn 27 0.03 0 71.63
Cuadro de Análisis de la Varianza (SC tipo III)
F.V. SC gl CM F p-valor
Modelo 8079.37 2 4039.69 0.38 0.6855
DOSIFICACION
8079.37 2 4039.69 0.38 0.6855
BIOCHAR
Error 252772.6 24 10532.19
Total 260852 26
306
- Análisis de varianza
Ho: α1 = α2 = α3.
H1: al menos uno (α)i ≠ 0.
Ho: β1 = β2 = β3.
H1: al menos uno (β)i ≠ 0.
307
variación de la concentración de manganeso en la parte radicular de las plantas
es igual a cero, es decir, que la variación de la concentración de manganeso en
la parte radicular de las plantas no es significativamente distinta en ninguno de
los niveles del factor.
Medias con una letra común no son significativamente diferentes (p > 0.05)
- Análisis de supuestos:
308
Al observar que el p-valor de dicha prueba es 0.1329, se procede a rechazar la
hipótesis alterna, quedando demostrado que los residuos obtenidos a partir de
los datos del experimento, tienen una distribución normal.
Interacción de factores:
Variable N R² R² Aj CV
RABS Fe 27 0.27 0.13 62.14
Cuadro de Análisis de la Varianza (SC tipo III)
F.V. SC gl CM F p-valor
Modelo 3438976 4 859744.1 1.99 0.1313
ESPECIE
VEGETAL*DOSIFICACION 3438976.42 4 859744.1 1.99 0.1313
BIOCHAR
Error 9505384 22 432062.9
Total 12944361 26
Variable N R² R² Aj CV
RABS Fe 27 0.13 0.05 64.91
Cuadro de Análisis de la Varianza (SC tipo III)
F.V. SC gl CM F p-valor
Modelo 1628373 2 814186.4 1.73 0.1992
DOSIFICACION
1628373 2 814186.4 1.73 0.1992
BIOCHAR
Error 11315988 24 471499.5
Total 12944361 26
309
hierro en la parte radicular de las especies vegetales en función del factor
“dosificación biochar”, dicha prueba contempla las siguientes hipótesis:
- Análisis de varianza
310
Modelo 72713129.27 8 9089141.16 3.79 0.009
ESPECIE VEGETAL 58963607.76 2 29481803.9 12.3 0.0004
DOSIFICACION BIOCHAR 1605729.17 2 802864.59 0.33 0.7198
ESPECIE
VEGETAL*DOSIFICACION 12143792.34 4 3035948.08 1.27 0.3196
BIOCHAR
Error 43159557.3 18 2397753.18
Total 115872686.6 26
Ho: α1 = α2 = α3.
H1: al menos uno (α)i ≠ 0.
Ho: β1 = β2 = β3.
H1: al menos uno (β)i ≠ 0.
311
- Test LSD de Fisher
Test:LSD Fisher Alfa=0.05 DMS=1533.57805
Error: 2397753.1836 gl: 18
ESPECIE VEGETAL Medias n E.E.
Calamagrostis spp. -1579.49 9 516.16 A
Werneria nubigena 1474.07 9 516.16 B
Paranephelius ovatus 1630.77 9 516.16 B
Medias con una letra común no son significativamente diferentes (p > 0.05)
- Análisis de supuestos:
Interacción de factores:
Variable N R² R² Aj CV
RABS Zn 27 0.27 0.13 64.69
Cuadro de Análisis de la Varianza (SC tipo III)
F.V. SC gl CM F p-valor
Modelo 323753.22 4 80938.3 2.01 0.1278
ESPECIE
VEGETAL*DOSIFICACION 323753.22 4 80938.3 2.01 0.1278
BIOCHAR
312
Error 884719.28 22 40214.51
Total 1208472.5 26
313
ESPECIE
129248.3 2 64624.15 1.44 0.2573
VEGETAL
Error 1079224.19 24 44967.67
Total 1208472.5 26
- Análisis de varianza
314
posibles. Por lo que se procede a evaluar los efectos principales, planteando las
siguientes hipótesis.
Ho: α1 = α2 = α3.
H1: al menos uno (α)i ≠ 0.
Ho: β1 = β2 = β3.
H1: al menos uno (β)i ≠ 0.
315
Concentración de aluminio (Al) en la parte radicular:
- Análisis de supuestos:
316
Se puede observar que el p-valor para el factor “dosificación de biochar” es de
0.1048, por lo que se rechaza la hipótesis alterna, quedando demostrado que no
hay evidencias suficientes para afirmar que los residuos absolutos no son
homogéneos.
Ho: α1 = α2 = α3.
H1: al menos uno (α)i ≠ 0.
317
Prueba de hipótesis: (factor dosificación de biochar)
Ho: α1 = α2 = α3.
H1: al menos uno (α)i ≠ 0.
318
Reportes de análisis en laboratorio
319
320