Increasing the feasibility of general surveillance of genetically modified maize
- Autores: Marina Stella Lee
- Directores de la Tesis: Ramón Albajes García (dir. tes.)
- Lectura: En la Universitat de Lleida ( España ) en 2020
- Idioma: español
- Tribunal Calificador de la Tesis: Franz Bliger (presid.), Xavier Pons i Domenech (secret.), Gema P. Farinós (voc.)
- Programa de doctorado: Programa de Doctorado en Ciencia y Tecnología Agraria y Alimentaria por la Universidad de Lleida
- Materias:
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- Tesis en acceso abierto en: TDX
- Resumen
El cultivo de plantas Modificadas Genéticamente (MG) podría tener efectos negativos sobre el medio ambiente. Por esta razón, en la Unión Europea es obligatorio el seguimiento post-comercialización de estos cultivos, llamado Seguimiento General (SG) o “General Surveillance-GS” en inglés. Sin embargo, en su forma actual, el GS carece de la capacidad necesaria para la detección de efectos ambientales de los cultivos MG. Así, el objetivo de esta tesis es potenciar la capacidad de detección del SG mediante: a) la selección de artrópodos no-diana que sean buenos indicadores para el seguimiento del maíz MG, y b) el análisis de datos generados por redes de seguimiento ambiental para determinar si tendrían la sensibilidad necessaria para detectar efectos ambientales derivados de prácticas agronómicas o de los cultivos MG.
La literatura indica que dos de los taxones más adecuados para el seguimiento de los posibles efectos ambientales del maíz MG son las mariposas (Lepidoptera: Papilionoidea) y los carábidos (Coleoptera: Carabidae), ya que pueden ser sensibles a los impactos de maíces resistentes a insectos (Bt) y tolerantes a herbicidas (HT). Durante dos años se muestrearon diferentes hábitats y localidades en tres zonas de cultivo maicero en el nordeste de la Península Ibérica para determinar la abundancia, variabilidad y distribución de las mariposas y carábidos en el agroecosistema del maíz.
Las mariposas se muestrearon mediante recuentos visuales y fueron abundantes en todos los hábitats muestreados. La mayoría de las especies observadas podrían estar expuestas a los efectos del cultivo del maíz MG ya que se encontraron plantas nutricias de las larvas en todos los hábitats, incluidos los campos de maíz. A partir de los resultados de campo y de la literatura, se desarrolló y aplicó un sistema para seleccionar las mariposas más adecuadas para el seguimiento de los impactos del maíz MG. Las mejores indicadoras dependieron fuertemente de la región considerada, sin embargo, en este estudio las indicadoras que se podrían muestrear con el menor esfuerzo fueron los indicadores multiespecie, Polyommatus icarus (Rottemburg) y Pieris napi (L.).
Los carábidos se muestrearon mediante trampas de gravedad y fueron más abundantes en los márgenes de los campos de maíz por lo que éste sería la mejor localización para el seguimiento. El mejor indicador fue el omnívoro Pseudoophonus rufipes (De Geer), cumpliendo los criterios de abundancia, relevancia, sensibilidad y facilidad de muestreo. También se recomienda el seguimiento del grupo de carábidos carnívoros como indicador de biodiversidad y de control biológico de invertebrados.
La red de seguimiento ambiental que podría utilizarse con mayor facilidad es la red de seguimiento de mariposas de Cataluña (CBMS). Se analizaron los datos obtenidos en 29 puntos de muestreo durante un período de 15 años. Se determinó la capacidad de la prueba-t de Welch para detectar diferencias en la abundancia de 12 indicadores en dos tipos de paisaje. La capacidad de detección fue muy buena para algunos indicadores (pudiéndose detectar un cambio poblacional del 30%). La capacidad de detección dependía del tamaño muestral y de la variabilidad, y crecía rápidamente a medida que se agrupaban especies y años de datos.
La conclusión principal de la tesis es que el SG de los maíces MG se podría mejorar considerablemente a través del muestreo de determinadas mariposas y carábidos. Asimismo, se podrían utilizar los datos generados por las redes de seguimiento de mariposas ya que permitirían incrementar la capacidad de detección de efectos ambientales sin incurrir en elevados costes.
