UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE SAN LUIS POTOSÍ

INTRODUCCION

El término de metal pesado refiere a cualquier elemento químico metálico que tenga una relativa alta densidad y sea tóxico o venenoso en concentraciones incluso muy bajas.

El nitrato de plomo es un cristal incoloro o un polvo blanco, y un oxidante muy estable y fuerte que además ha servido como materia prima en la producción de pigmentos y es además junto con el acetato de plomo (II), los únicos compuestos de plomo solubles en el agua. Los otros compuestos de plomo son insolubles por ejemplo el cloruro de Plomo (II) y el sulfato de plomo (II). El nitrato de plomo tiene la capacidad de formar sales, las cuales en un momento dado pueden convertirse en una fuente potencial de contaminación y la fitorremediación es un método alternativo que se puede utilizar para eliminar sustancias tóxicas presentes en el suelo y en el agua, las cuales incluyen metales pesados, desechos químicos y contaminantes en general .

1. Laboratorio de Ciencias Ambientales 3

CRECIMIENTO DEL FRIJOL EN MEDIO HÚMEDO CONTAMINADO POR PLOMO Y

OTROS METALESSaúl Ortiz Almendáriz

Facultad de Ingeniería, Universidad Autónoma de San Luis PotosíÁlvaro Obregón 64  Centro Histórico, 78000 San Luis Potosí

Correo-e: gerelp@hotmail.com

Resumen

La semilla es la estructura resultante del desarrollo del óvulo tras la fecundación de las plantas espermatofitas. Cada semilla está formada por el embrión, el endosperma, tejido nutritivo y las membranas que protegen el embrión. Si las condiciones ambientales en las que se encuentra una semilla son favorables germina, es decir, inicia su desarrollo para convertirse en una nueva planta, sin embargo su desarrollo se puede ver afectado por la exposición a contaminantes por diversos metales pesados.Para este experimento se evaluó la interacción entre 2 variables, que fue la altura de la planta germinada de los frijoles y las distintas concentraciones de plomo, siendo las plantas sin concentración de plomo nuestro grupo control en un grupo de 15 objetivos. Para el diseño experimental se analizaron 5 grupos de plantas germinadas a distintas concentraciones junto con el grupo control, utilizando la prueba estadística de ANOVA (ANDEVA) y la prueba de comparaciones multiples de Tukey. Se obtuvo un P valor < .05 con 95% de confiabilidad, lo que indica que al menos un grupo de plantas germinadas mostraban diferencia respecto a los demás grupos para la variable de estudio (altura) y para la prueba de Tukey con un intervalo de confianza del 95%, se observaron a los grupos con concentración 10 y 60 como los grupos con diferencia significativa. Con este experimento se demuestra que la altura puede ser un indicador de contaminación por metales pesados, aunque la rigurosidad del estudio tendrá que depender de los objetivos de estudio.

UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE SAN LUIS POTOSÍ

Los contaminantes presentes en el suelo y en el agua, pueden incluir metales pesados que ejercen efectos adversos en las etapas de imbibición, germinación y crecimiento, de las plantas, alterando el proceso normal de desarrollo.

Se han hecho estudios para la determinación de la presencia de metales en las diferentes partes de las plantas, para conocer el perjuicio potencial que representan para la salud humana y animal. También se ha tratado la temática de la fitotoxicidad de algunos metales a través de la evaluación del efecto sobre el crecimiento y la germinación, para comprender la manera en que las plantas interaccionan con ellos y determinar el efecto perjudicial para las plantas, los consumidores y el ambiente.

MATERIALES Y METODOS

El objetivo fue observar el efecto del plomo en diferentes concentraciones, en la germinación y el crecimiento de las plantas.

15 Semillas de frijol 5 Recipientes de plástico Algodón 4 Matraz volumétrico de 50 y uno de 100 ml Pipeta volumétrica 2 Vasos de precipitado Agua destilada Reactivo: Pb(NO3)2

Pasos

Se preparó una disolución acuosa de plomo con concentración de 1000 ppm. En un matraz volumétrico se prepararon 100ml de disolución con 100 mg de plomo. Para obtener 100 mg de plomo se tuvo que extraer 159.8 mg de Pb(NO3)2 y colocarlo en el vazo de

precipitado para posteriormente mezclarlo con agua destilada mediante un agitador De la solución patrón de 100 ml se prepararon las siguientes concentraciones para un volumen de

50ml:

Para preparar la concentración de 10 mg/L: (10ppm)(50ml) /(1000)= .5ml Se toman .5ml de la primera solución y aforarla a hasta 50ml.

Para preparar la concentración de 20 mg/L: (20ppm)(50mL) /(1000)=1ml Se toman 1ml de la primera solución y aforarla a hasta 50ml.

Para preparar la concentración de 40 mg/L: (40ppm)(50mL) /(1000)=2ml

2. Laboratorio de Ciencias Ambientales 3

Tabla 1. Scrip de R commander para calculo de prueba ANOVA y de Tukey

UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE SAN LUIS POTOSÍ

Se toman 2ml de la primera solución y aforarla a hasta 50ml.

Para preparar la concentración de 60 mg/L: (60ppm)(50mL) /(1000)=3mlSe toman 3ml de la primera solución y aforarla hasta 50ml.

Se colocó una base de algodón y se le agregaron 15 frijoles para los 5 recipientes de plástico. Se cubrieron con una delgada capa de algodón para posteriormente agregarles, a cada una, soluciones

con concentraciones conocidas de plomo a 10ppm, 20ppm, 40ppm y 60ppm y una sin plomo (control).

Se realizó un riego inicial de 100ml de agua destilada a las diferentes concentraciones en cada tratamiento.

Se mantuvieron por 2 semanas destapados los recipientes con cierto periodo de riego aunque sin ser constante, estando la primera semana sin agua.

Análisis estadístico

Cuando se van a comparar más de dos grupos es recomendable utilizar la prueba paramétrica ANOVA y no t de student, esto para reducir el error tipo 1 debido a que se van a comparar todos los grupos.

Pasos:

Estimar el valor de un parámetro a partir de la muestra, en este caso la media de alturas. Contrastar si la hipótesis es confirmada en la muestra, poniendo a prueba la hipótesis de las

diferencias nulas (Ho), la que de no confirmarse se explica por la hipótesis alterna (H1), que acepta que esas diferencias existen dentro de cierto margen de probabilidad: cuando son significativas (a nivel de una p <0.05 o < 0.001) se rechaza la hipótesis nula y se acepta la hipótesis alterna.

La manera más aceptada para ordenar y cuantificar una variable, propuesta por Stevens, es dividirlas en cualitativas (según su calidad o atributo) o cuantitativas (de acuerdo a la magnitud de su medición).

Se utilizó una escala de medición cuantitativa para nuestras variables (dependientes e independientes).

3. Laboratorio de Ciencias Ambientales 3

setwd("C:/Users/User/Desktop/Laboratorio ciencias ambientales 3")Dataset <- read.table("C:/Users/User/Desktop/Laboratorio ciencias ambientales 3/LCAIII-2015_2016_I-P4-Concentracion_R_STATISTICAL.csv", header=TRUE, sep=",", na.strings="NA", dec=".", strip.white=TRUE) Dataset <- within(Dataset, {Concentracionpb <- as.factor(Concentracionpb)})AnovaModel.1 <- aov(Altura ~ Concentracionpb, data=Dataset)summary(AnovaModel.1)TukeyHSD(AnovaModel.1)tk <- TukeyHSD(AnovaModel.1)plot(tk)

Tabla 2. Altura de las plantas germinadas para cada concentración de plomo.

UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE SAN LUIS POTOSÍ

Se recomienda un tamaño de muestra mínimo de 30 sujetos por grupo para pruebas paramétricas, pero en este caso, y como objetivo del curso, se utilizó una muestra de tamaño 15.

Se utilizó un nivel de significancia, es decir la probabilidad de rechazar una hipótesis nula cuando esta es verdadera de 5%.

Clasificación de variables

Variable independiente: Concentración de plomo Variable dependiente: Altura de las plantas germinadas

Existe diferencia estadísticamente significativa en el promedio de la altura entre las 5 concentraciones?

Hipótesis nula: El promedio de altura en los 5 grupos es igual. Hipótesis alterna: En al menos un grupo la altura es distinta, con 95% de confiabilidad.

Se utilizó el programa de R for statistical analysis para hacer el ANOVA y la prueba de Tukey para las distintas concentraciones de plomo con los siguientes comandos que se muestran en la Tabla 1. Los resultados de ANOVA se comprobaron en el programa de Microsoft Excel.

La prueba de Tukey es la prueba más aplicada y, pues controla de mejor manera los dos errores ampliamente conocidos en la estadística (a y β) (Montgomery 2003). Esta prueba permite hacer todas las

4. Laboratorio de Ciencias Ambientales 3

Altura de la planta (cm)planta/ Pb (ppm) 0 10 20 40 601 19 11 7 0 02 7.5 8 3.5 0 03 3.5 8.5 6.5 0 04 4.5 8.3 5 5 05 5.5 11.5 9.3 5.5 4.56 7.3 8.7 7 5.5 117 8.5 10 3 9 78 10 8.3 3.5 9.5 5.59 7.8 7 5.5 9.5 410 6 11 4 9 4.511 9.5 9.5 7 4.5 3.512 5 6.5 5 6 013 10.5 7 3 5 1114 3 6 2.5 5.5 415 2 1.7 3.5 5.5 9.5

UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE SAN LUIS POTOSÍ

posibles comparaciones de tratamientos de dos en dos, y por eso se considera la más completa de las tres pruebas (Dunnet, Duncan y Tukey).RESULTADOS Y DISCUSIÓN

Transcurridas las 2 semanas se midió la altura de las plantas germinadas, sin contar la raíz, los datos se muestran en la Tabla2. Se utilizó el programa de Microsoft Excel para comprobar el ANOVA de R y se obtuvieron los mismos resultados (Tabla 3). Como P valor < .05, se acepta la hipótesis alternativa, en al menos un grupo la altura es distinta, con 95% de confiabilidad (Tabla 3). En la figura 3. se muestra la prueba de Tukey con un intervalo de confianza del 95%, y se observa a la concentración 10 y 60 como la comparación de grupos con diferencia de medias significativa.

ANÁLISIS DE VARIANZA

Origen de las variaciones Suma de cuadrados Grados de libertad

Entre grupos 163.2685333 4

Dentro de los grupos 747.1133333 70

Total 910.3818667 74

En la figura 3. Se demuestra las diferencias significativas de las concentraciones para los demás metales pesado, el níquel, arsénico, cadmio y se incluye el plomo. Cabe destacar que faltaron datos y que por consecuencia afecta y sesga los resultados, como en el caso de los valores arsénico particularmente. Observando la diferencia de medias de níquel en la figura 3, existen diferencias significativas entre las concentraciones 60-0 y 60-10, lo cual parece razonable.

En la Figura 3. los valores de concentración para arsénico

fueron nulos, de manera que no es una gráfica representativa para este estudio.

La selección de un ANOVA para realizar un análisis de resultados merece un análisis para comprobar que se cumplen los supuestos criterios. Cuando el ANOVA se utiliza para analizar los datos de un experimento de un solo factor, como los que se discuten en experimento, la primera etapa es comprobar si hay significancia del factor (tratamientos) que se estudió. Si no hay significancia, un análisis posterior es innecesario.

Una vez determinada la significancia en un experimento de un solo factor, en este caso la altura de las plantas, utilizando el ANOVA (aceptando hipótesis alternativa), es importante conocer el sustento teórico de

5. Laboratorio de Ciencias Ambientales 3

Promedio de los cuadrados F Probabilidad Valor crítico para F40.81713333 3.82431849 0.007205249 2.50265646310.67304762

Figura 3. Altura de las plantas germinadas para cada concentración de plomo.

UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE SAN LUIS POTOSÍ

las posibles pruebas adicionales que pueden aplicarse para entender la significancia encontrada. Se busca la relación entre 2 variables mediante un análisis bivariado siempre y cuando la variable altura tenga distribución normal y el número suficiente de muestras en cada una de las plantas. Pero para objetivos de este estudio, nos

dimos a la tarea de saltar la validación del método.

Aplicar una correlación lineal en el que nuestra variable respuesta sea evaluada respecto a las concentraciones seria incorrecto debido a que se están asumiendo medias de grupos y en términos estrictos no es una correlación lo que se debe aplicar, aunque puede haber una tendencia.

Los metales pesados son peligrosos porque pueden bioacumularse en los cultivos ambiente y en un pequeño grado se pueden incorporar a organismos vivos por vía del alimento y lo pueden hacer a través del agua y el aire y para esta clase de experimentos fortalecen el conocimiento y la habilidad para detectar y maniobrar con los parámetros con pruebas estadísticas ANOVA y Prueba de Tukey con un amplio enfoque ambiental y de investigación.

BIBLIOGRAFIA

Montgomery, DC. 2003. Diseño y análisis de experimentos. Limusa Wiley, México D.F. p. 686.

6. Laboratorio de Ciencias Ambientales 3

UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE SAN LUIS POTOSÍ

Manahan, S.E. 2007. Introduccion a la química ambiental. Editorial Reverte, UNAM.

Prieto, M., J; Gonzalez, R., C ; Roman, G., A; Prieto, G.,F 2009. Contaminacion y fitotoxicidad en plantas por metals pesados provenientes de suelo y agua. Tropical and Subtropical Agroecosystems, 10 (2009): 29 - 44

Wong, G., E. 2010. ¿Despues de un análisis de varianza que? Ejemplos en ciencias de alimentos. agronomía mesoamericana 21(2):349-356. 2010 ISSN: 1021-7444

7. Laboratorio de Ciencias Ambientales 3