Resumen de Seguimiento fisicoquímico en camas de lombricultura – modelación químico computacional 3D del ácido húmico

Fabián Mauricio Santana Romo, Henry Roberto Benavides Gutiérrez

• español

  Como consecución a la implementación de camas de lombricultura, se construyeron dos modelos, unos basado en la literatura, y otro propuesto por la comunidad beneficiaria. Luego de adecuar las cuatro camas con material orgánico, y lombrices californianas (Eisenia foetida), se tomaron mediciones de parámetros fisicoquímicos (conductividad, humedad, temperatura, y pH) a través de un cronograma semanal definido. Se trató estadísticamente los resultados obtenidos con la premisa de entender la correlación que tienen las variables en estudio; se consideró al pH como una de las principales, ya que el ácido húmico producido por el metabolismo de las lombrices aumenta su concentración con respecto al tiempo y condiciones paralelas favorables. Se llegó a obtener una ecuación para su regresión lineal, proveyendo un modelo matemático aplicable para la predicción. Se encontró que el manejo ancestral, conocimiento de los beneficiarios, hay que potenciarlo con datos actuales y adecuación a la realidad local, para obtener mejores resultados. Para complementar el estudio se aplicó conocimiento multidisciplinar, con la química computacional para describir las moléculas químicas presentes en el humus, y modelar la estructura tridimensional del ácido húmico con el fin de reconocer las unidades monoméricas que lo conforman.

• English

  Due to the implementation of vermiculture beds, two models were built, one based on the literature, and another proposed by the beneficiary community. After adopting the four beds with organic material and Californian worms (Eisenia foetida), measurements of physicochemical parameters (conductivity, humidity, temperature, and pH) were taken through a defined weekly schedule. The results obtained were treated statistically with the premise of understanding the correlation that the variables under study have; pH was considered one of the main ones since the humic acid produced by the metabolism of worms increases its concentration with respect to time and favorable parallel conditions. An equation was obtained for its linear regression, providing a mathematical model applicable to prediction. It was found that ancestral management and knowledge of the beneficiaries must be enhanced with current data and adaptation to the local reality to obtain better results. To complement the study, multidisciplinary knowledge was applied, with computational chemistry to describe the chemical molecules present in humus and to model the three-dimensional structure of humic acid to recognize the monomeric units that make it up.