Búscanos en Facebook

Desde la Agencia Española ISBN se ha concedido el siguiente número ISBN para las comunicaciones técnicas:

978-84-09-46920-8
Recopilación de Publicaciones Científico Técnicas y de Difusión de Proyectos aceptadas en el Marco del Congreso Nacional del Medio Ambiente

(Los contenidos de las comunicaciones técnicas y de los póster son exclusiva responsabilidad de sus autores)

Impacto del uso de productos fitosanitarios; Análisis de la contaminación en suelos, ríos y entornos marinos

Autor: Mariano González García Miembro FNCA y Profesor de la Universidad Internacional de la Rioja FNCA - Fundación Nueva Cultura del Agua
Otros autores: José Ignacio López Sánchez (Universidad Internacional de La Rioja); Rosana González Combarros (Universidad Internacional de La Rioja); Efrén Pérez-Santín (Universidad Internacional de La Rioja)
Formato: Comunicación técnica escrita / Comunicación técnica panel
Tipo: Difusión de Proyecto
Temática: Agua; Calidad ambiental y salud; Residuos
ODS relacionados: Salud y bienestar, Agua limpia y saneamiento, Producción y consumo responsables, Acción por el clima, Vida submarina, Vida de ecosistemas terrestres

Documentos asociados: Doc. Escrito Doc. Panel

Resumen:
El uso de fitosanitarios en la actividad agrícola es comúnmente extendido tanto a nivel nacional como en la Unión Europea. Actualmente, en la mayoría de los cultivos se emplean estos productos por una amplia diversidad geográfica y climática. La utilización de los productos fitosanitarios garantiza un alto rendimiento de la producción, que permite a las empresas dedicadas al sector agroalimentario proporcionar producto de alta calidad y ser competitivas en el actual contexto de mercados globales (Schäfer et al., 2019). El empleo de productos químicos es necesario para el control de las plagas. Sin embargo, presentan efectos secundarios indeseados; como la contaminación de suelos y aguas por mecanismos como drenaje, lixiviación y acumulación de sustancias fitosanitarias, produciendo un alto daño medioambiental e importantes perjuicios a la salud humana. (Agüera et al., 2013; González et al., 2019). Por este motivo, es imprescindible utilizar racionalmente los fitosanitarios con el objetivo de controlar la contaminación de suelos y aguas (acuíferos, ríos y entornos marinos entre otros) que potenciaría los efectos perniciosos de estas sustancias sobre el medio ambiente y la salud de las personas. El uso tan extendido de fitosanitarios en la actividad agrícola plantea la necesidad de reducir el impacto en ecosistemas naturales: suelos, acuíferos, ríos y entornos marinos. Para ello, el uso de modelos de predicción de toxicidad es una herramienta cada vez más utilizada que ayuda en la toma de decisiones. Se plantea aquí su utilización para minimizar la contaminación del medio ambiente y reducir así la incorporación de los agentes químicos a la cadena alimentaria. En este estudio, se ha analizado del impacto de agentes fitosanitarios en entornos medioambientales basado en el empleo de herramientas predictivas de inteligencia artificial. Los resultados obtenidos permiten determinar la toxicidad, minimizando los ensayos de laboratorio y experimentos en campo o con animales, que han sido tradicionalmente utilizados. La rapidez, confiabilidad y menor costo del uso de modelos de predicción de toxicidad permitirán superar los problemas éticos y legislativos actuales de determinados ensayos que involucran estos fitosanitarios (Pérez Santín et al., 2021). Agüera A, Martínez Bueno MJ, Fernández-Alba AR. New trends in the analytical determination of emerging contaminants and their transformation products in environmental waters. Environ Sci Pollut Res. 2013;20(6):3496–515. González García M, Fernández-López C, Bueno-Crespo A, Martínez-España R. Extreme learning machine-based prediction of uptake of pharmaceuticals in reclaimed water-irrigated lettuces in the region of Murcia, Spain. Biosyst Eng. 2019; 177:78–89. Pérez Santín, E., Rodríguez Solana, R., González García, M., García Suárez, M., Blanco Díaz, G.D., Cima Cabal, M.D., Moreno Rojas, J.M., López Sánchez, J.I., 2021. Toxicity prediction based on artificial intelligence: A multidisciplinary overview. WIREs Comput Mol Sci. e1516. Schäfer RB, Liess M, Altenburger R, Filser J, Hollert H, Roß-Nickoll M, et al. Future pesticide risk assessment: narrowing the gap between intention and reality. Environ Sci Eur. 2019;31(1):21.
Objetivos:
Destacar las herramientas de simulación en la contaminación de productos químicos. Predicción del comportamiento de contaminantes en escenarios de contaminación en suelos, ríos y entornos marinos. Reducción de los ensayos de laboratorio y experimentos en campo o con animales Rapidez, confiabilidad y Reducir el costo, rapidez y confiabilidad de uso de modelos de predicción de toxicidad.
Acciones:
En este trabajo se decidió utilizar el modelo PRZM5 (Pesticide Root Zone Model versión 5.08) incluido en Pesticide Water Calculator (PWC) debido a la ventaja que ofrece frente a otros modelos numéricos similares [1]. PWC es una interfaz gráfica de usuario que estima las concentraciones de pesticidas en aguas superficiales y subterráneas que resultan a consecuencia de la aplicación de pesticidas en los cultivos. La calculadora permite el uso tanto del modelo PRZM5 como Variable Volume Water Model (VVWM) [2]. PRZM5 es un modelo unidimensional y dinámico que se enfoca en el transporte de pesticidas en la zona no saturada del acuífero en una escala diaria y una dimensión vertical, dando como resultado principal la concentración de pesticida justo en la zona situada inmediatamente debajo de la raíz de la planta, es decir, debajo de la superficie freática [3]. Por otro lado, VVWM permite simular el movimiento y degradación de los pesticidas que llegan a un volumen de agua superficial [1].
Resultados:
La toxicidad aditiva supone un riesgo entre compuestos químicos en los que se pueden producir un aumento de la toxicidad debido a las sinergias de estos. Este estudio de simulación ha demostrado el efecto aditivo de los compuestos químicos clorpirifos y dimetoato. Se ha obtenido como resultado que la mezcla de los productos es de mayor toxicidad que los compuestos químicos iniciales.