Zonificación de la capacidad de adsorción de atrazina en la Provincia de Córdoba (Argentina)

La agricultura en Argentina ha evolucionado desde una actividad familiar de pequeña escala y bajos insumos a sistemas de alta producción, gran escala y con alta carga de insumos (Derpsch, 2009). Este cambio de la actividad agrícola no fue acompañado de evaluaciones de las consecuencias ambientales ni de planificación según la capacidad de uso de los suelos.

Uno de los aspectos clave que surgen de los estudios de agroquímicos, es que hay un conjunto de condiciones “suelo-ambiente-manejo” que conforman escenarios específicos y gobiernan el comportamiento y destino de los agroquímicos (Cheng, 1990). Atrazina es un herbicida de uso frecuente en Argentina, y su comportamiento en el sistema está fuertemente controlado por las características del suelo y por el sistema de manejo (Hang et al., 2003, 2007).

Un insumo de la producción agrícola (agroquímico) se convierte en un contaminante cuando la combinación de condiciones “suelo-ambiente-manejo” favorece procesos que lo extraen del lugar donde cumple su función específica hacia otro sitio donde es un tóxico (Macías, 1996a, 1996b). Algunos procesos que pueden favorecer esa conversión son la erosión (hídrica o eólica), el transporte vertical dentro del perfil, el transporte a la atmósfera, ya sea el compuesto llevado en fase líquida, sólida o gaseosa (Hang et al., 2011).

La identificación de la agricultura como fuente de contaminación difusa ha generado la conciencia de considerar la dimensión ambiental de las prácticas agrícolas. Se intenta que, sin mermar la actividad, se minimice su impacto negativo sobre el ambiente. Sin embargo, todavía hay una brecha entre el conocimiento adquirido en relación al comportamiento de los agroquímicos incorporados, y las normas de uso y su control. Un primer paso para revertir el proceso de deterioro de los recursos naturales y facilitar el uso sostenible del suelo consiste en reconocer zonas con diferentes usos potenciales para aprovecharlas adecuadamente y de forma planificada (Pérez, 1994). Para el ordenamiento territorial es necesario el diagnóstico que puede realizarse mediante la identificación de unidades territoriales homogéneas en donde los atributos naturales se comporten de manera semejante (Sánchez Ulloa, 2001).

La provincia de Córdoba, ubicada en las regiones chaqueñas y pampeana semiárida-subhúmeda, presenta un rango de condiciones edáficas, climáticas y de manejo agrícola, que permiten identificar diversos escenarios de estudio, representativos de gran parte del área agrícola de secano de Argentina.

Los agroquímicos al llegar al suelo se reparten entre la fase sólida y líquida, y esta distribución que es rápida y de naturaleza físico-química (Koskinen & Harper, 1990) puede cuantificarse mediante distintos índices de adsorción (Kd, Kf, Koc). La relación entre el agroquímico adsorbido (μg g-1) y el remanente en solución (μg ml-1) se conoce como Kd y es un indicador de la capacidad de adsorción de un suelo con respecto a ese compuesto. Los valores de Kd y de las propiedades de suelo son utilizadas en modelos computacionales y modelos de ayuda de decisión para predecir el movimiento del agroquímico en el suelo, siendo empleados en muchos casos solamente el valor de Kd promedio (Weber et al., 2004). El tipo de afinidad (por fase sólida o por fase líquida) indicará cuál es el mecanismo potencial de mayor importancia en la remoción del compuesto.

La caracterización de la variabilidad espacial de los atributos de suelo es esencial cuando se quiere mejorar el entendimiento de las complejas relaciones entre suelo y ambiente. Además, un modelo de dependencia espacial entre datos de suelos puede ser utilizado para estimar atributos en zonas no muestreadas (Goovaerts, 1998). La geoestadística provee herramientas que permiten la descripción y el modelado de patrones espaciales y la predicción en áreas no muestreadas.

El objetivo de nuestro trabajo fue estimar la distribución espacial de la capacidad de retención de atrazina para la provincia de Córdoba a partir del mapa digital de suelos (escala 1:500.000) y la información en las cartas de suelo (escala 1:50.000) utilizando modelos empíricos, y técnicas geoestadísticas. El segundo objetivo fue elaborar un mapa de Kd a fin de establecer áreas homogéneas por su comportamiento frente atrazina.
 

Se trabajó con el mapa de suelos digital a escala 1:500.000 disponible en GeoINTA, la información que lo complementa publicada en Los Suelos (INTA y Agencia Córdoba Ambiente, 2003) y con las 47 cartas de suelos de la provincia de Córdoba (escala 1:50.000). Se confeccionó una base de datos con todos los atributos del horizonte superficial de las series de suelos descriptas.

El mapa de suelos digital a escala 1:500.000 identifica unidades cartográficas compuestas en la mayoría de los casos por más de un suelo. Algunos de estos suelos cuentan con un perfil de suelo descripto asociado mientras que otros hacen referencia a un subgrupo de suelos. El cálculo de los valores de los atributos de suelo correspondientes a cada unidad cartográfica se realizó mediante el promedio ponderado según el porcentaje de participación de cada suelo en la unidad. En los casos en los que un suelo de la unidad no contara con un perfil asociado se le asignó el valor promedio de todas las series de suelo descriptas con las que compartió taxonomía hasta nivel de subgrupo.

Estimación del índice de adsorción
La estimación del índice de adsorción de atrazina (Kd) se realizó mediante la ecuación de regresión propuesta por Weber et al. (2004):
Kd = 4,1 + 0,43% Materia orgánica + 0,09% Arcillas (<2 μm) – 0,81 pH (agua 1:1)

Se verificó la aplicabilidad de la ecuación para suelos de Córdoba con datos de 19 suelos cuyos Kd y propiedades habían sido previamente determinadas (Hang et al., 2000, 2002). En los casos que el cálculo dio valor negativo se le asignó valor cero.

Elaboración del mapa de adsorción
Para generar un mapa de valores continuos a partir de los datos correspondientes a cada unidad cartográfica se asignó el valor de Kd correspondiente a ésta al centroide del polígono que la representa utilizando el programa Quantum GIS (Fig. 1).
Los datos Kd fueron analizados estadísticamente para comprobar la normalidad de su distribución mediante el test de bondad de ajuste (Kolmogorov), dado que si los datos a interpolar responden a una distribución similar a la normal el kriging se puede aplicar con mayor confianza (Villatoro, 2008). Se usó el programa estadístico Infostat (Di Rienzo et al., 2008).

Se calculó el semivariograma experimental y se ajustó a un modelo teórico utilizando el paquete geoR (Ribeiro Jr. & Diggle, 2001). El modelo esférico fue el que presentó mejor ajuste y fue utilizado para la interpolación por Kriging Ordinario (KO) con el programa ArcMap (ESRI, 2008).

Los valores de Kd estimados mostraron una gradación desde 0 L kg-1 hasta 4,42 L kg-1. Los valores obtenidos están dentro de los valores de referencia 0,2-2 L kg-1 (Tomlin, 1997) y son similares a los determinados para suelos de Córdoba (Hang et al., 2000) y Santa Fe (Lenardón et al., 2000, 2002) aunque menores a los de suelos de regiones del país más húmedas y con mayor contenido de arcillas (Daniel et al., 2002; Montoya et al., 2003).
El mejor ajuste del semivariograma empírico a uno teórico se logró con un modelo esférico con un nugget (efecto pepita) de 0,155, una meseta parcial de 0,361 y un alcance de 172.701 metros.
A fin de zonificar la provincia de Córdoba en cuanto a su capacidad de adsorción de atrazina en una cantidad de regiones que sean operativamente manejables se eligieron cinco rangos de Kd <1,1; 1,1-1,5, 1,5-1,9; 1,9-2,5; >2,5 L kg-1 (Fig. 2).

Los valores de Kd más elevados se encuentran en la zona Este de la provincia asociados a contenidos moderados de materia orgánica y arcillas. La zona serrana (centro-oeste) aparece como un bolsón de alta capacidad de adsorción debido a contenidos de materia orgánica relativamente altos. En contraposición los valores de Kd más bajos se posicionan al Suroeste y Noroeste de la provincia relacionados a contenidos de arcillas y materia orgánica relativamente bajos.

El análisis de correlación determinó que distintos atributos de suelos son los de mayor influencia en relación al Kd en las diferentes zonas. En la zona 1 el pH es la variable que mejor explica los valores bajos de Kd (r=-0,47, p<0,01), mientras que en las zonas 4 y 5, de mayor adsorción, las variables más relevantes son las arcillas (r=0,47, p<0,01 y r=0,85, p<0,01) respectivamente y la materia orgánica (r=0,43, p<0,01 y r=0,59, p<0,01) respectivamente. De las variables no intervinientes en la estimación del Kd, sólo la CIC para la zona 5 mostró una correlación de importancia (r=0,66, p<0,01).

El análisis de la varianza sobre las series descriptas en las cartas de suelo mostró que la clasificación taxonómica de los suelos puede ser un buen indicador de su capacidad de adsorción de atrazina ya que se encontraron diferencias significativas entre los Molisoles y los otros órdenes presentes en la provincia (Alfisoles y Entisoles). Probablemente si se contara con un mayor número de Entisoles descriptos se podría diferenciarlos de los Alfisoles ya que sus medias son visiblemente diferentes (Tabla 1).

Los Entisoles correspondieron en su totalidad a la categoría de menor capacidad de adsorción (Kd< 1,1 L kg-1) con excepción de una sola serie (de pH 4,4). Los Molisoles y Alfisoles pueden ser encontrados en cualquiera de las cinco categorías pero con distribución opuesta, mientras que la frecuencia de Molisoles crece hacia categorías de mayor adsorción, la frecuencia de Alfisoles es mayor en la categoría 1 decreciendo hacia categorías más altas (Fig. 3).