Dinámica del cadmio en suelos con niveles altos del...

Dinámica del cadmio en suelos con niveles altos del elemento, en zonas

productoras de cacao de Nilo y Yacopí, Cundinamarca

Heidy Soledad Rodríguez Albarracín

Universidad Nacional de Colombia

Facultad de Ciencias Agrarias

Bogotá, Colombia

2017

Dinámica del cadmio en suelos con niveles altos del elemento, en zonas

productoras de cacao de Nilo y Yacopí, Cundinamarca

Heidy Soledad Rodríguez Albarracín

Tesis o trabajo de investigación presentada(o) como requisito parcial para optar al título

de:

Magister en Ciencias Agrarias

Director (a):

Ph.D., Martha Cecilia Henao

Línea de Investigación:

Suelos y Aguas

Universidad Nacional de Colombia

Facultad de Ciencias Agrarias

Bogotá, Colombia

2017

Agradecimientos

Agradezco a mi familia, mi mamá Alcira por el apoyo incondicional durante todo el proceso.

A mi hermana Zoraida y mis sobrinos, por su apoyo en la preparación de las muestras

foliares, además de su compañía en todo el proceso. A mis amigos de fuera, Alisson y

Camilo, por su colaboración en las fases de preparación de muestras y laboratorio, además

de su cariño, apoyo y compañía.

Al profesor Aquiles Darghan, por su paciencia e incondicional apoyo para la resolución de

dudas en el proceso de análisis de datos.

A mi directora Martha Henao, por su apoyo en la elaboración de este trabajo y por darme

la oportunidad de trabajar en este proyecto, y al Corredor tecnológico por brindarme la

financiación.

Al laboratorio de Física de Suelos y al laboratorio de suelos y aguas, especialmente a sus

encargados Edgar y Rodrigo, y a la auxiliar Natalia, por sus explicaciones, paciencia y

colaboración en la elaboración de las pruebas químicas.

A John Fernando Soler, Ingeniero Agrónomo de la Universidad Nacional, quien desarrollo

el muestreo inicial de éste proyecto, cuyos datos contribuyeron al desarrollo del presente

proyecto.

Resumen y Abstract VII

Resumen

El cadmio (Cd) es un metal pesado altamente tóxico, produce efectos nocivos en suelos,

plantas, microorganismos y seres humanos. En América Latina se han reportado

contenidos de este elemento en granos de cacao, superiores a los permitidos por la

normatividad internacional en productos transformados, lo cual genera alertas de

monitoreo a fin de garantizar la inocuidad del producto. Las plantas toman el cadmio a

partir de formas disponibles de este elemento en el suelo. Para conocer la dinámica del

cadmio en sistemas productivos de cacao de Nilo y Yacopí, se caracterizaron los niveles

de este en suelo, hojarasca, hoja y almendra de cacao. En una primera etapa se siguió

una metodología observacional, a través de un muestreo exploratorio, para establecer la

relación de la variabilidad espacial del elemento y algunas propiedades químicas del suelo,

con los contenidos en planta. Se encontraron contenidos de Cd en almendras superiores

a los reportados en Ecuador, Perú y Honduras. Las concentraciones más altas se ubican

en Yacopí, hacia la parte norte del municipio y disminuyen hacia el sur, y se explican por

el Cd en hoja, hojarasca, Cd disponible, pH y Fe. En Nilo los valores más altos de Cd en

almendra se localizan hacia la parte Nororiental y Noroccidental, disminuyendo hacia el

centro y sur, explicados por el Cd en hoja, hojarasca, Cd disponible, Cd total, pH, Mn, Zn

y P. La segunda etapa asociada a un muestreo sobre las fincas con contenidos altos de

Cd en almendra, se enfocó en la determinación del Cd a dos profundidades del suelo (0-

30 y 60-100 cm), y el fraccionamiento del elemento a 0-30 cm, identificando que los

contenidos de Cd disponible, Cd total y pH medidos en la primera profundidad explican el

Cd en almendra, además del Cd en la hojarasca, que se encuentra en todos los modelos

ajustados. Los resultados de ambas etapas muestran una alta variabilidad espacial de los

niveles de Cd en suelo y planta, tanto a nivel municipal como al interior de las fincas

estudiadas. Con respecto al fraccionamiento, se detectaron altas correlaciones del Cd en

almendra con las formas disponibles de Cd (fases intercambiable, carbonatos, Materia

orgánica y óxidos de Mn). Más del 90% del Cd total se encuentra distribuido en las formas

fácil y moderadamente disponibles. En los suelos con los contenidos más altos de Cd total,

este se encuentra principalmente asociado a carbonatos.

VIII Dinámica del cadmio en suelos con niveles altos del elemento, en zonas productoras de

cacao de Nilo y Yacopí, Cundinamarca

Palabras clave: Almendra, econometría espacial, fraccionamiento, geostadística,

hojarasca

Abstract

Cadmium (Cd) is a highly toxic heavy metal, it produces harmful effects in soils, plants,

microorganisms and humans. In Latin America, the contents of this element, reported in

cocoa beans, higher than those allowed by international regulations on processed

products, which generates monitoring alerts in order to guarantee the safety of the product.

Plants take cadmium from available forms of this element in the soil. In order to know the

dynamics of cadmium from Nilo and Yacopí cocoa production systems, Cd levels in soil,

leaf litter, leaf and bean of cocoa were characterized. In the first stage of this study, an

observational methodology was followed, through an exploratory sampling, to establish the

relationship of the spatial variability of Cd and some chemical properties of the soil, with

the contents in the plant. Cd contents in beans were higher to those reported in Ecuador,

Peru and Honduras. The highest concentrations are located in Yacopí, towards the

northern part of the municipality and decrease towards the south, and are explained by the

Cd in leaf, litter, available Cd, pH and Fe. In Nilo municipality, the highest values of Cd in

bean are located towards the Northeastern and Northwestern part, decreasing towards the

center and south, explained by the Cd in leaf, litter, available Cd, total Cd, pH, Mn, Zn and

P. The second stage was associated to a sampling on the farms with high levels in beans,

focused on the determination of the Cd at two depths of the soil (0-30 and 60-100 cm), and

the fractionation of the element at 0-30 cm. The contents of available Cd, total Cd and pH

measured at the first depth explain the Cd in beans, in addition to the Cd in litter, which is

found in all ajusted models. The results of both stages show a high spatial variability of Cd

levels in soil and plant, both at the municipal level and within farms. In regard to

fractionation, high correlations of Cd in beans were detected with the available forms of Cd

(exchangeable phases, carbonates, Organic material and Mn oxides). More than 90% of

Contenido IX

the total Cd is distributed in rapid and moderately available forms. In soils with the highest

contents of total Cd, this is mainly associated with carbonates.

Keywords: Cacao bean, spatial econometrics, fractionation, geostatistics, leaf litter

Contenido XI

Contenido

Pág.

Resumen ....................................................................................................................... VII

Lista de figuras ............................................................................................................ XIII

Lista de tablas ............................................................................................................ XVII

Introducción .................................................................................................................... 1

1. Modelado espacial del contenido de cadmio en suelos cultivados con cacao (Theobroma cacao) en Yacopí y Nilo (Cundinamarca) ................................................. 7

1.1 Materiales y métodos ..................................................................................... 11 1.1.1 Localización ........................................................................................ 11 1.1.2 Metodología ........................................................................................ 11 1.1.3 Materiales ........................................................................................... 12 1.1.4 Métodos de laboratorio ........................................................................ 13 1.1.5 Análisis de datos ................................................................................. 14

1.2 Resultados y discusión .................................................................................. 16 1.2.1 Análisis exploratorio de los datos ........................................................ 16 1.2.2 Predicción espacial de las variables edáficas relacionadas con el contenido de Cd en almendra de Cacao ........................................................... 24 1.2.3 Modelo econométrico espacial ............................................................ 41

2. Modelado de la distribución horizontal y vertical del contenido de cadmio en suelos con niveles altos del elemento, cultivados con cacao (Theobroma cacao) en Yacopí y Nilo (Cundinamarca) ...................................................................................... 47

2.1 Materiales y métodos ..................................................................................... 48 2.1.1 Localización ........................................................................................ 48 2.1.2 Metodología ........................................................................................ 49 2.1.3 Materiales ........................................................................................... 49 2.1.4 Métodos de laboratorio ........................................................................ 51 2.1.5 Análisis de datos ................................................................................. 51

2.2 Resultados y discusión .................................................................................. 53 2.2.1 Análisis exploratorio de los datos ........................................................ 53 2.2.2 Modelo econométrico .......................................................................... 70

3. Fraccionamiento del Cadmio en suelos ............................................................... 81 3.1 Materiales y métodos ..................................................................................... 82

3.1.1 Localización ........................................................................................ 82 3.1.2 Metodología ........................................................................................ 82 3.1.3 Materiales ........................................................................................... 85

XII Dinámica del cadmio en suelos con niveles altos del elemento, en zonas productoras de


3.1.4 Métodos de laboratorio ....................................................................... 85 3.1.5 Análisis de datos ................................................................................. 86

3.2 Resultados y discusión .................................................................................. 86

4. Conclusiones y recomendaciones ....................................................................... 94 4.1 Conclusiones ................................................................................................. 94 4.2 Recomendaciones ......................................................................................... 96

Bibliografía .................................................................................................................... 97

Contenido XIII

Lista de figuras

Pág.

Figura 1-1: Municipios de Yacopí y Nilo (Cundinamarca, Colombia) ......................... 12

Figura 1-2: Matriz de correlación de las variables edáficas (Cd Disponible, Cd Total, pH, CO, P, Cu, Fe, Mn, Zn) y foliares (Cd Almendra, Cd Hojarasca, Cd Hoja), municipio Yacopí, Cundinamarca (n=64) ......................................................................................... 20

Figura 1-3: Matriz de correlación de las variables edáficas (Cd Disponible, Cd Total, pH, CO, P, Cu, Fe, Mn, Zn) y foliares (Cd Almendra, Cd Hojarasca, Cd Hoja), municipio Nilo, Cundinamarca (n=41) ...................................................................................................... 21

Figura 1-4: A) Mapa de cuartiles, B) concentración vs coordenada X, C) concentración vs coordenada Y, para las variables edáficas Cd Total, Cd Disponible, Zn y pH, municipio Yacopí ............................................................................................................................. 22

Figura 1-5: A) Mapa de cuartiles, B) concentración vs coordenada X, C) concentración vs coordenada Y, para las variables edáficas Cd Total, Cd Disponible, Zn y pH, municipio Nilo 23

Figura 1-6: Semivariogramas omnidireccionales de las variables edáficas Cd Total, Cadmio Disponible, Zn y pH, municipio Yacopí ............................................................... 26

Figura 1-7: Semivariogramas omnidireccionales de las variables edáficas Cd Total, Cadmio Disponible, Zn y pH, municipio Yacopí ............................................................... 27

Figura 1-8: Métodos de estimación de los semivariogramas empíricos para las variables Cd Total (A), Cd disponible (B), Zn (C) y pH (D), municipio Yacopí ................................. 28

Figura 1-9: Métodos de estimación de los semivariogramas empíricos para las variables Cd Total (A), Cd disponible (B), Zn (C), pH (D) y P (E), municipio Nilo ............................ 29

Figura 1-10: Mapas de predicción y varianza de predicción del kriging ordinario para los contenidos de las variables edáficas A) Cd total, B) Cd disponible, C) Zn y D) pH, municipio Yacopí ............................................................................................................. 30

Figura 1-11: Mapa de cuantiles de los contenidos de Cd en almendras de Cacao, Municipio Yacopí (Cundinamarca). .................................................................................. 31

Figura 1-12: Mapas de predicción y varianza de predicción del kriging ordinario para los contenidos de las variables edáficas A) Cd total, B) Cd disponible, C) Zn, D) pH y E) P, municipio Nilo .................................................................................................................. 32

XI

V

Dinámica del cadmio en suelos con niveles altos del elemento, en zonas productoras de


Figura 1-13: Mapa de interpolación IDW de la variable Cd total, municipio Nilo ............. 32

Figura 1-14: Mapa de interpolación IDW de la variable Zn, municipio Nilo ..................... 33

Figura 1-15: Mapa de interpolación IDW de la variable P, municipio Nilo ....................... 33

Figura 1-16: Mapa de cuantiles de los contenidos de Cd en almendras de Cacao, Municipio Nilo (Cundinamarca). ...................................................................................... 34

Figura 1-17: Variogramas univariados y cruzados para las variables edáficas pH y Cd total 35

Figura 1-18: Mapas de predicción y varianza de predicción del cokriging ordinario para los contenidos de las variables edáficas A) Cd total, B) pH y C) Covarianza pH-Cd total 37

Figura 1-19: Mapa litológico de Yacopí (Cudinamarca, Colombia) ................................. 39

Figura 1-20: Mapa litológico de Nilo (Cudinamarca, Colombia) ...................................... 40

Figura 1-21: Mapa de suelos de Yacopí (Cudinamarca, Colombia) ................................ 40

Figura 1-22: Mapa de suelos de Nilo (Cudinamarca, Colombia) .................................... 41

Figura 1-23: Diagrama de dispersión entre Cd en almendra observado y Cd en almendra estimado de los modelos de regresión múltiple espaciales, autorregresivo puro (Mod.1) y modelo espacial del error con retraso en variables explicativas (Mod.2), municipio Yacopí ............................................................................................................................ 44

Figura 1-24: Diagrama de dispersión entre Cd en almendra observado y Cd en almendra estimado de los modelos de regresión múltiple espaciales, autorregresivo puro (Modelo 1) y modelo espacial del error con retraso en variables explicativas (Modelo 2), municipio Nilo 46

Figura 2-1: Distribución espacial del Cd en almendra (ppm) caracterizado mediante análisis de clusters, municipio Yacopí ............................................................................. 50

Figura 2-2: Distribución espacial del Cd en almendra (ppm) caracterizado mediante análisis de clusters, municipio de Nilo ............................................................................. 50

Figura 2-3: Matriz de correlación de las variables edáficas medidas a una profundidad de 0 a 30 cm (Pedregosidad, Cd Disponible, Cd Total, pH, Carbono total, Fe, Zn) y tejido vegetal (Cd Almendra, Cd Hojarasca, Cd Hoja), municipio Yacopí (N=57) ..................... 56

Figura 2-4: Matriz de correlación de las variables edáficas medidas a una profundidad de 60 a 100 cm (Pedregosidad, Cd Disponible, Cd Total, pH, Carbono total, Fe, Zn) y tejido vegetal (Cd Almendra, Cd Hojarasca, Cd Hoja), municipio Yacopí (N=54) ..................... 57

Figura 2-5: Matriz de correlación de las variables edáficas medidas a una profundidad de 0 a 30 cm (Pedregosidad, Cd Disponible, Cd Total, pH, Carbono total, Fe, Zn) y tejido vegetal (Cd Almendra, Cd Hojarasca, Cd Hoja), municipio Nilo (N=23) .......................... 57

Contenido XV

Figura 2-6: Matriz de correlación de las variables edáficas medidas a una profundidad de 60 a 100 cm (Pedregosidad, Cd Disponible, Cd Total, pH, Carbono total, Fe, Zn) y tejido vegetal (Cd Almendra, Cd Hojarasca, Cd Hoja), municipio Nilo (N=19) ........................... 58

Figura 2-7: Distribución espacial del Cd en hoja (ppm) caracterizado mediante análisis de clusters, municipio Yacopí .......................................................................................... 58

Figura 2-8: Distribución espacial del Cd en hojarasca (ppm) caracterizado mediante análisis de clusters, municipio Yacopí ............................................................................. 59

Figura 2-9: Distribución espacial del pH medido de 0 a 30 cm de profundidad, caracterizado mediante análisis de clusters, municipio Yacopí ........................................ 60

Figura 2-10: Distribución espacial del pH medido de 60 a 100 cm de profundidad, caracterizado mediante análisis de clusters, municipio Yacopí ........................................ 60

Figura 2-11: Distribución espacial del Cd total medido de 0 a 30 cm de profundidad, caracterizado mediante análisis de clusters, municipio Yacopí ........................................ 62

Figura 2-12: Distribución espacial del Cd total medido de 60 a 100 cm de profundidad, caracterizado mediante análisis de clusters, municipio Yacopí ........................................ 62

Figura 2-13: Distribución espacial del Cd disponible medido de 0 a 30 cm de profundidad, caracterizado mediante análisis de clusters, municipio Yacopí ................... 63

Figura 2-14: Distribución espacial del Cd disponible medido de 60 a 100 cm de profundidad, caracterizado mediante análisis de clusters, municipio Yacopí ................... 63

Figura 2-15: Distribución espacial del Cd en hojarasca (ppm) caracterizado mediante análisis de clusters, municipio Nilo .................................................................................. 65

Figura 2-16: Distribución espacial del pH medido de 0 a 30 cm de profundidad, caracterizado mediante análisis de clusters, municipio Nilo............................................. 66

Figura 2-17: Distribución espacial del Cd total medido de 0 a 30 cm de profundidad, caracterizado mediante análisis de clusters, municipio Nilo............................................. 66

Figura 2-18: Distribución espacial del Cd total medido de 60 a 100 cm de profundidad, caracterizado mediante análisis de clusters, municipio Nilo............................................. 67

Figura 2-19: Distribución espacial del Cd disponible medido de 0 a 30 cm de profundidad, caracterizado mediante análisis de clusters, municipio Nilo ........................ 67

Figura 2-20: Distribución espacial del Carbono total medido de 0 a 30 cm de profundidad, caracterizado mediante análisis de clusters, municipio Nilo ........................ 68

Figura 2-21: Distribución espacial del Carbono total medido de 60 a 100 cm de profundidad, caracterizado mediante análisis de clusters, municipio Nilo ........................ 68

Figura 2-22: Distribución espacial del Zn medido de 60 a 100 cm de profundidad, caracterizado mediante análisis de clusters, municipio Nilo............................................. 69

Figura 2-23: Distribución espacial del Zn medido de 60 a 100 cm de profundidad, caracterizado mediante análisis de clusters, municipio Nilo............................................. 69

X

VI



Figura 2-24: Diagrama de dispersión entre Cd en almendra observado y Cd en almendra estimado de los modelos de regresión múltiple espaciales autorregresivo puro (Modelo 1) y modelo espacial en retraso (Modelo 2), para las variables explicativas medidas de 0 a 30 cm de profundidad, municipio Yacopí......................................................................... 72

Figura 2-25: Matriz de correlación de las variables edáficas ponderadas (Pedregosidad, Cd Disponible, Cd Total, pH, Carbono total, Fe, Zn) y tejido vegetal (Cd Almendra, Cd Hojarasca, Cd Hoja), municipio Yacopí ........................................................................... 73

Figura 2-26: Diagrama de dispersión entre Cd en almendra observado y Cd en almendra estimado de los modelos de regresión múltiple espaciales autorregresivo puro (Modelo 1) y modelo espacial en retraso (Modelo 2), para las variables explicativas ponderadas, municipio Yacopí ............................................................................................................. 74

Figura 2-27: Diagrama de dispersión entre Cd en almendra observado y Cd en almendra estimado de los modelos de regresión múltiple espaciales autorregresivo puro (Modelo 1) y modelo espacial en retraso (Modelo 2), para las variables explicativas medidas de 0 a 30 cm de profundidad, municipio Nilo ............................................................................. 77

Figura 2-28: Diagrama de dispersión entre Cd en almendra observado y Cd en almendra estimado de los modelos de regresión múltiple espaciales autorregresivo puro (Modelo 1) y modelo espacial en retraso (Modelo 2), para las variables explicativas medidas de 60 a 100 cm de profundidad, municipio Nilo ........................................................................... 78

Figura 3-1: Localización de los grupos de muestras para las fincas seleccionadas, municipio Yacopí ............................................................................................................. 83

Figura 3-2: Localización de los grupos de muestras para las fincas seleccionadas, municipio Nilo ................................................................................................................. 83

Figura 3-6: Matriz de correlación de las formas disponibles de Cd (intercambiable, carbonatos, óxidos de manganeso, MO, óxidos de hierro amorfo, óxidos de hierro cristalino y residual), y las variables edáficas medidas a una profundidad de 0 a 30 cm (Cd Disponible, Cd Total, pH, CO, Fe, Zn) y tejido vegetal (Cd Almendra, Cd Hojarasca, Cd Hoja), municipio Yacopí ............................................................................................. 90

Figura 3-7: Matriz de correlación de las formas disponibles de Cd (intercambiable, carbonatos, óxidos de manganeso, MO, óxidos de hierro amorfo, óxidos de hierro cristalino y residual), y las variables edáficas medidas a una profundidad de 0 a 30 cm (Cd Disponible, Cd Total, pH, CO, Fe, Zn) y tejido vegetal (Cd Almendra, Cd Hojarasca, Cd Hoja), municipio Yacopí ............................................................................................. 92

Contenido XVII

Lista de tablas

Pág.

Tabla 1-1. Metodologías de laboratorio para la evaluación de las características edáficas ........................................................................................................................... 13

Tabla 1-2. Relación entre los valores promedio de las variables edáficas y foliares y los contenidos de Cd en almendra de cacao en el municipio de Yacopí, Cundinamarca. ..... 16

Tabla 1-3. Relación entre los valores promedio de las variables edáficas y foliares y los contenidos de Cd en almendra de cacao en el municipio de Nilo, Cundinamarca. .......... 17

Tabla 1-4. Medidas descriptivas de los contenidos edáficos (Cd Disponible, Cd Total, pH, CO, P, Cu, Fe, Mn, Zn) y foliares (Cd Almendra, Cd Hojarasca, Cd Hoja), municipio Yacopí, Cundinamarca .................................................................................................... 18

Tabla 1-5. Medidas descriptivas de los contenidos edáficos (Cd Disponible, Cd Total, pH, CO, P, Cu, Fe, Mn, Zn) y foliares (Cd Almendra, Cd Hojarasca, Cd Hoja), municipio Nilo Cundinamarca ................................................................................................................. 19

Tabla 1-6. Resultados índice de Moran, Municipio Yacopí .............................................. 25

Tabla 1-7. Resultados índice de Moran, Municipio Nilo ................................................... 25

Tabla 1-8. Modelos, método de estimación y parámetros de los semivariogramas teóricos para las variables edáficas Cd total, Cd disponible, Zn y pH, municipio Yacopí .............. 27

Tabla 1-9. Modelos, método de estimación y parámetros de los semivariogramas teóricos para las variables edáficas Cd total, Cd disponible, Zn y pH, municipio Nilo ................... 27

Tabla 1-10. Parámetros estimados y su significación en el modelo autorregresivo puro, municipio Yacopí ............................................................................................................. 42

Tabla 1-11. Resultados sobre residuales y la calidad relativa del modelo autoregresivo puro, municipio Yacopí .................................................................................................... 42

Tabla 1-12. Parámetros estimados y su significación en el modelo espacial del error con retraso en variables explicativas, municipio Yacopí ......................................................... 43

Tabla 1-13. Resultados sobre residuales y la calidad relativa del modelo espacial del error con retraso en variables explicativas, municipio Yacopí .......................................... 43

X

VII

I



Tabla 1-14. Parámetros estimados y su significación en el modelo autorregresivo puro, municipio Nilo ................................................................................................................. 45

Tabla 1-15. Resultados sobre residuales y la calidad relativa del modelo autoregresivo puro, municipio Nilo ........................................................................................................ 45

Tabla 1-16. Parámetros estimados y su significación en el modelo espacial del error con retraso en variables explicativas, municipio Nilo ............................................................. 45

Tabla 1-17. Resultados sobre residuales y la calidad relativa del modelo espacial del error con retraso en variables explicativas, municipio Nilo .............................................. 46

Tabla 2-1: Metodologías de laboratorio para la evaluación de las características edáficas .......................................................................................................................... 51

Tabla 2-2. Medidas descriptivas de los contenidos edáficos medidos de 0 a 30 cm de profundidad (Pedregosidad, Cd Disponible, Cd Total, pH, CO, Fe, Zn) y foliares (Cd Almendra, Cd Hojarasca, Cd Hoja), municipio Yacopí .................................................... 54

Tabla 2-3. Medidas descriptivas de los contenidos edáficos medidos de 60 a 100 cm de profundidad (Pedregosidad, Cd Disponible, Cd Total, pH, CO, Fe, Zn), municipio Yacopí ............................................................................................................................ 55

Tabla 2-4. Medidas descriptivas de los contenidos edáficos medidos de 0 a 30 cm de profundidad (Pedregosidad, Cd Disponible, Cd Total, pH, CO, Fe, Zn) y foliares (Cd Almendra, Cd Hojarasca, Cd Hoja), municipio Nilo ......................................................... 55

Tabla 2-5. Medidas descriptivas de los contenidos edáficos medidos de 60 a 100 cm de profundidad (Pedregosidad, Cd Disponible, Cd Total, pH, CO, Fe, Zn), municipio Nilo ... 55

Tabla 2-6: Índice de Moran para las variables involucradas en el proceso de modelado medidas de 0 a 30 cm de profundidad, municipio Yacopí ............................................... 64

Tabla 2-7: Índice de Moran para las variables involucradas en el proceso de modelado medidas de 60 a 100 cm de profundidad, municipio Yacopí............................................ 64

Tabla 2-8: Índice de Moran para las variables involucradas en el proceso de modelado medidas de 0 a 30 cm de profundidad, municipio Nilo .................................................... 70

Tabla 2-9: Índice de Moran para las variables involucradas en el proceso de modelado medidas de 60 a 100 cm de profundidad, municipio Nilo ................................................ 70

Tabla 2-10. Parámetros estimados y su significación en el modelo autorregresivo puro, municipio Yacopí ............................................................................................................. 71

Tabla 2-11. Resultados sobre residuales y la calidad relativa del modelo autorregresivo puro, municipio Yacopí .................................................................................................... 71

Tabla 2-13. Parámetros estimados y su significación en el modelo espacial en retraso, para las variables explicativas medidas una profundidad de 0 a 30 cm, municipio Yacopí ............................................................................................................................ 72

Contenido XIX

Tabla 2-14. Resultados sobre residuales y la calidad relativa del modelo espacial en retraso, para las variables explicativas medidas a profundidad 0-30cm, municipio Yacopí ............................................................................................................................. 72

Tabla 2-15: Índice de Moran para las variables ponderadas involucradas en el proceso de modelado ................................................................................................................... 73

Tabla 2-16. Parámetros estimados y su significación en el modelo espacial en retraso, para las variables ponderadas, municipio Yacopí ............................................................ 74

Tabla 2-17. Resultados sobre residuales y la calidad relativa del modelo espacial en retraso, para las variables explicativas ponderadas, municipio Yacopí ............................ 74

Tabla 2-18. Parámetros estimados y su significación en el modelo autorregresivo puro, municipio Nilo .................................................................................................................. 75

Tabla 2-19. Resultados sobre residuales y la calidad relativa del modelo autorregresivo puro ................................................................................................................................. 75

Tabla 2-20. Parámetros estimados y su significación en el modelo espacial en retraso, para las variables explicativas medidas una profundidad de 0 a 30 cm, municipio Nilo ... 76

Tabla 2-21. Resultados sobre residuales y la calidad relativa del modelo espacial en retraso, para las variables explicativas medidas a profundidad 0-30cm, municipio Nilo ... 76

Tabla 2-22. Parámetros estimados y su significación en el modelo espacial en retraso, para las variables medidas 60 -100, municipio Nilo ......................................................... 77

Tabla 2-23. Resultados sobre residuales y la calidad relativa del modelo espacial en retraso, para las variables explicativas medidas a profundidad 60-100cm, municipio Nilo 77

Tabla 3-1: Agrupación de puntos de muestreo para la extracción secuencial de las formas de Cd, municipio Yacopí ...................................................................................... 84

Tabla 3-2: Agrupación de puntos de muestreo para la extracción secuencial de las formas de Cd, municipio Nilo ........................................................................................... 84

Tabla 3-2: Metodologías de laboratorio para la extracción de las formas de Cd disponibles en suelo ........................................................................................................ 85

Tabla 3-3: Promedio de los contenidos de las formas de Cd disponible, municipio Yacopí ............................................................................................................................. 87

Tabla 3-4: Promedio de los contenidos de las formas de Cd disponible, municipio Nilo .. 87

Introducción

El cadmio es un metal pesado altamente tóxico para los seres vivos, produciendo además

efectos tóxicos en suelos (Bravo et al., 2014). Su tasa de transferencia depende del tipo

de suelo, planta, pH del suelo, contenido de humus, disponibilidad de la materia orgánica,

tratamiento del suelo con fertilizantes, la mineralogía, y la presencia de otros elementos

como el zinc (PNUMA, 2008).

Las altas concentraciones de cadmio en el suelo se producen de forma natural o por medio

de actividades antropogénicas. La producción natural proviene de la corteza terrestre y del

agua del océano (FAO-OMS, 2015), puede originarse en los procesos geoquímicos

relacionados con las erupciones volcánicas o la meteorización de la roca madre.. En la

corteza terrestre la concentración promedio de cadmio es de 0.2 mg/kg (He et al., 2015).

En el suelo, las concentraciones de origen geogénico, de acuerdo Alloway (2013),

generalmente no superan 1 mg/Kg Cd, sin embargo, se han reportado valores de 16.3

mg/Kg Cd asociados a procesos de meteorización y el tipo de material parental. Dentro de

los minerales que contienen Cd, se encuentran greenockita (CdS), otavita (CdCO3),

monteponita (CdO anhidro), esfalerita (ZnS) y cadmoselita (CdSe) (Quesada et al., 2015).

Las actividades antropogénicas se relacionan especialmente con la minería, refinación de

minerales metálicos, desechos industriales de procesos tales como la galvanoplastia, la

fabricación de plásticos, pigmentos para pinturas, preparación de la aleación, pilas que

contienen cadmio, fertilizantes de fosfato, lodos de depuradora y compost municipal. Otras

fuentes de contaminación incluyen algunos productos químicos fitosanitarios (Kirkham

2006, Miranda et al. 2008, Ortiz et al. 2009, Alexander et al. 2010, Mite et al. 2010, PNUMA

2010, Qiao et al. 2011, FAO-OMS, 2015). En forma natural, el cadmio se asocia con

minerales de fósforo y zinc, a manera de impureza, por esta razón se encuentra en

fertilizantes y puede llegar a convertirse en metal bioacumulable a partir de suelos que

reciben aplicaciones continuas de fertilizantes fosfatados o abonos orgánicos procedentes

de residuos municipales (Bonomelli et al. 2003, PNUMA 2010, Lora & Bonilla 2010,

2 Introducción

Espinoza et al., 2011, Bravo et al. 2014). Con relación a los fertilizantes fosfatados, la

materia prima principal de éstos es la roca fosfórica, constituida principalmente por apatita,

que, además de fosforo, contiene cadmio en cantidades que varían entre 8 y 500 mg kg-1

(Laegreid et al., 1999 citado por Bonomelli et al., 2003). La aplicación reiterada de

fertilizantes fosfatados incrementa las cantidades de Cd en el suelo (Bonomelli et al.,

2003).

El comportamiento del Cd incorporado está en función del tipo de reacción química y en

los diversos procesos físicos y biológicos que ocurren en el suelo. La interacción del metal

con los componentes del suelo afecta las principales reacciones asociadas con la

adsorción, precipitación y formación de complejos (Bonomelli et al., 2003) y su

biodisponibilidad y toxicidad (PNUMA, 2010). La fitotoxicidad de los metales pesados se

manifiesta particularmente en los suelos ácidos (Tadeo & Gómez, 2008). La fase mineral

del suelo, el pH y la composición de la materia orgánica tienen efectos significativos en la

adsorción de Cd (Lofts et al., 2005). La movilidad y biodisponibilidad es mayor en suelos

no calcáreos que en calcáreos. De manera general la toxicidad en el suelo aumenta al

aumentar la movilidad de cadmio, es decir, aumenta al disminuir el pH (Lora & Bonilla,

2010), o cuando disminuye la materia orgánica (PNUMA, 2010). La alcalinización del suelo

puede precipitar el cadmio no solamente como carbonato, sino también como fosfato, un

incremento del pH disminuye la absorción de cadmio por las raíces del cultivo, en general

por cada unidad que aumente el pH se reducirá la absorción 1.5 veces (Contreras et al.,

2011). A pH >7.0 se presentan procesos de inmovilización (precipitación), especialmente

en suelos calcáreos debido a la formación de carbonatos de cadmio (CdCO3) (Alloway,

2013). Los diferentes grados de descomposición de la materia orgánica (MO), también

afectan las formas de cadmio en el suelo. Esta descomposición acidifica el suelo debido a

la formación de ácidos orgánicos, que contribuyen a la formación de complejos metal-

ligando con el Cd, incrementando la biodisponibilidad del elemento (Chávez et al., 2016).

El cadmio tiene efectos agudos y crónicos sobre la salud y el medio ambiente, puesto que

una vez liberado al medio ambiente, no se degrada en la naturaleza (Wyszkowska et al.,

2013). Aunque no es esencial para el crecimiento y desarrollo de las plantas, se toma

fácilmente por el sistema de raíces, puesto que geoquímicamente es muy móvil en el suelo

y en el agua (Ćurguz et al. 2012, Benavides et al. 2005). En general se asume que la

dinámica de cadmio se asocia a la corriente de transpiración de la planta (Guo et al., 2009).

Introducción 3

La asimilación de éste altera la absorción y transporte de elementos esenciales

(Wyszkowska et al. 2013, Sangwan et al. 2013); puesto que el Cd se comporta similar a

cationes divalentes como Ca2+, Fe2+, Mn2+ y Zn2+. En arroz, el Cd usa los canales

transportadores específicos de Fe2+ (Uraguchi et al., 2009), Ca2+ y de Zn2+ (Ramesh et al.

2003; Uraguchi et al. 2009), debido a la similitud en propiedades físicas. Este elemento es

tóxico para las células de la planta, por lo que la productividad de cultivos se reduce debido

a la acumulación de cadmio en suelos agrícolas (Smith 2009, Ortiz et al. 2009), afecta al

crecimiento y la formación de raíces laterales y secundarias (Tadeo & Gómez, 2008).

Las plantas cultivadas representan una importante vía para el movimiento de metales

pesados potencialmente tóxicos desde el suelo hacia los humanos, acumulándolos en

diferentes cantidades y en sus diferentes órganos vegetales y reproductivos, resultando en

contribuciones venenosas en las dietas alimenticias (Mite et al., 2010). El cadmio se

acumula en los cultivos agrícolas a través de la absorción foliar o absorción radicular,

entrando así a la cadena alimentaria (PNUMA, 2008). Es absorbido por las plantas en

forma de Cd2+ (Coco et al., 2003).

La exposición al cadmio en la población no fumadora, se relaciona principalmente con la

ingesta de alimentos. Los grupos de alimentos asociados son el arroz, el trigo, almidón de

raíces vegetales, tubérculos, verduras de hoja, otras verduras y mariscos, alimentos para

bebés y productos derivados del cacao (Takrama et al., 2015)

Las consecuencias de la contaminación provocada por el cadmio en productos derivados

del cacao como el chocolate, es un tema de interés comercial que impacta a la economía

de los países productores (FAO-OMS, 2015). El Instituto de Investigaciones Agropecuarias

del Ecuador investiga desde hace más de una década la presencia de metales pesados

en suelos agrícolas, aguas y en cultivos de exportación, particularmente cacao (FAO-OMS,

2015). Los productos de cacao tienen concentraciones relativamente altas de Cd en

comparación con otros productos alimenticios. Esto se ha convertido en un asunto de

interés para los pequeños agricultores, para la industria del chocolate, y para la Unión

Europea (UE), lo que ha llevado a discutir la implementación de límites de los contenidos

de Cd en los productos de cacao importados a la UE. (WFSC, 2014).

4 Introducción

El cacao se produce generalmente por pequeños agricultores, es un cultivo comercial no

perecedero muy valioso, que impulsa la economía de los países en desarrollo. La

Organización Internacional del Cacao (ICCO), señala que las zonas de cultivo de cacao de

acuerdo a su importancia son, África Occidental, el Sudeste de Asia y América Latina. Los

países europeos representan el 58% de las importaciones netas de cacao, seguido por

Norte América (27%), Asia (14%), África (2%) y Rusia (6%). Europa es el mayor importador

de cacao incluyendo granos de cacao, proveniente de África Occidental (93%). Las

importaciones procedentes de Latinoamérica y del sur-este de Asia son de importancia

secundaria y terciaria, respectivamente (ICCO, 2012).

La producción en Colombia es liderada por el departamento de Santander con un 48% del

total nacional, seguido de Arauca (11%) y Huila (9%). Cundinamarca tan solo aporta el 2%

de la producción nacional (FEDECACAO 2013).

Junto con un aumento en la demanda de cacao en los últimos años, también se han

incrementado las exigencias de calidad, dentro de estas lo referente a los contenidos de

cadmio y plomo (Espinoza et al., 2011). Los niveles de cadmio en granos de cacao varía

considerablemente entre regiones, países e incluso entre áreas dentro de un país, debido

a diferencias en el material parental del suelo, y factores como las prácticas de cultivo

(WFSC, 2014). África Occidental registra la menor concentración de cadmio en cacao;

otras regiones, como América del Sur registran los niveles más altos de cadmio (WFSC

2014, FAO-OMS 2015).

En alimentos, el cadmio no puede exceder 0,5 mg Cd/kg según lo permitido por la FAO/

OMS (Contreras et al., 2011). Los límites máximos permitidos de plomo y cadmio en granos

de cereales (incluyendo el chocolate) de acuerdo con la Organización Mundial de la Salud

(OMS) y la Organización de las Naciones Unidas para la Agricultura y la Alimentación

(FAO) son de 0.2 y 0.1 mg/kg, respectivamente (Berg & Licht, 2002).

Internacionalmente el cacao colombiano es conocido por su sabor y calidad, algunos

reportes encontrados en la literatura señalan que contiene niveles elevados de cadmio que

oscilan de 4 a 6 mg/kg, en plantaciones de San Vicente de Chucuri (Santander) (Martínez

& Palacio, 2010).

Introducción 5

El nivel de este elemento en la planta es un reflejo de las cantidades presentes en el suelo

(Augstburger et al. 2000, PNUMA 2008). La variación espacial de los atributos del suelo,

es una característica sobresaliente aun en pequeñas áreas que se pueden considerar

como homogéneas (Cadena, 2011), la cual es producto de la combinación de procesos

físicos, químicos, biológicos y/o climáticos que se desarrolla a diferentes escalas o fuentes

de variabilidad en el paisaje natural (Vásquez 2009, Moreno 2011, Millán et al. 2012). En

consecuencia, la variabilidad está asociada a la propiedad que se pretenda analizar, siendo

las propiedades químicas más variables que las físicas (Gho, 2004), relacionadas además

con la condición del suelo, aumentando la variabilidad de las mismas cuando este es

sometido a uso (Peña et al., 2009).

El método geoestadístico ha sido desarrollado como un nuevo enfoque para los análisis

espaciales, que considera las diferencias entre propiedades del suelo en diferentes

locaciones (Caguasango, 2012). Según SSSA (1991), este método proporciona una media

para entender la dependencia espacial de la variabilidad del suelo. Esta técnica es capaz

de examinar la estructura espacial de las propiedades del suelo, contribuyendo de manera

significativa a la comprensión de los efectos espaciales de los factores formadores y

procesos genéticos.

Se ha reportado a nivel nacional niveles elevados de cadmio en cacao y en el suelo donde

se cultiva, los cuales superan los límites permitidos, limitando las expectativas de

exportación de este producto. El presente estudio tiene como fin identificar la variabilidad

espacial del Cd en suelo y almendra, a fin de evaluar sitios con niveles altos, sobre los

cuales desarrollar una evaluación a dos profundidades, y un fraccionamiento, con miras a

explicar la presencia del elemento en el sistema productivo de cacao, en Nilo y Yacopí,

Cundinamarca.

1. Modelado espacial del contenido de cadmio en suelos cultivados con cacao (Theobroma cacao) en Yacopí y Nilo (Cundinamarca)

El cadmio (Cd) es un metal pesado altamente tóxico, debido a la baja afinidad por formas

adsorbentes lo que repercute en alta solubilidad y movilidad (Bravo et al., 2014). Se

comporta similar a cationes divalentes como Ca2+, Fe2+, Mn2+ y Zn2+ (Uraguchi et al., 2009),

y su tasa de transferencia depende de la planta, tipología del suelo, de su uso y manejo

(PNUMA, 2008). Suelos con altos contenidos de materia orgánica u óxidos de hierro

adsorben más Cd que los que tienen grandes cantidades de arcillas tipo 2:1 (Lofts et al.,

2005).

La movilidad y biodisponibilidad es mayor en suelos no calcáreos que en calcáreos (Lora

& Bonilla, 2010). Su acumulación en el suelo, ocasionada por el uso indiscriminado de

fertilizantes de fosfato y demás actividades antropogénicas, al igual que por la

meteorización de la roca madre, es la causa de la presencia del elemento en alimentos

(Bonomelli et al. 2003, Kirkham 2006, Miranda et al. 2008, Ortiz et al. 2009, Alexander et

al. 2010, Lora & Bonilla 2010, Mite et al. 2010, PNUMA 2010, Espinoza et al., 2011, Qiao

et al. 2011, Wyszkowska et al. 2013, Bravo et al. 2014, FAO-OMS 2015).

Varios estudios señalan los problemas en la salud humana debido a su toxicidad,

longevidad y acumulación en los órganos, principalmente en los riñones y el hígado,

ocasionando disfunción renal tubular, además de alteraciones óseas, actuando también

como un agente cancerígeno fuerte (Ciba et al. 1996, Coco et al. 2003, Kirkham 2006,

PNUMA 2010, Espinoza et al. 2011, Bravo et al. 2014).

8 Dinámica del cadmio en suelos con niveles altos del elemento, en zonas productoras de


En productos derivados del cacao, destinados para consumo humano se han detectado

contenidos de Cd superiores a los permitidos por la normatividad internacional (WFSC

2014, FAO-OMS 2015), lo cual genera una alerta de monitoreo en todos los procesos de

la cadena del cacao, con miras a diagnosticar y hacer correctivos para garantizar la

inocuidad del chocolate.

El cadmio es absorbido por las plantas en forma de Cd2+ (Coco et al., 2003), a través del

sistema de raíces, puesto que geoquímicamente es muy móvil en el suelo y en el agua

(Ćurguz et al. 2012, Benavides et al. 2005). La planta de cacao absorbe este metal del

suelo y lo concentra en las semillas (Augstburger et al., 2000).

La presencia de Cd puede estar asociada con la localización del cultivo, debido al material

parental del suelo o a factores referentes a las prácticas de manejo como uso de

fertilizantes fosforados (WFSC, 2014). En la corteza terrestre se tiene una concentración

promedio de cadmio de 0.2 mg/kg (He et al., 2015). De acuerdo con la Agencia de

Protección Ambiental de los Estados Unidos (USEPA), se establece un nivel crítico de 0,43

mg/kg de Cd total en suelos agrícolas (USEPA, 2002).

En alimentos, el cadmio no puede exceder de 0,5 mg Cd/kg según lo permitido por la FAO/

OMS (Contreras et al., 2011). Los límites máximos permitidos de plomo y cadmio en granos

de cereales (incluyendo el chocolate) de acuerdo con la Organización Mundial de la Salud

(OMS) y la Organización de las Naciones Unidas para la Agricultura y la Alimentación

(FAO) son de 0.2 y 0.1 mg/kg, respectivamente (Berg & Licht, 2002).

Sánchez et al. (1994), encontraron en Cuenca Ecuador suelos con contenidos de 0.20 –

0.27 mg/kg de Cd, Carrillo (2003) observó cantidades altas de Cd en forma total y

biodisponible, en suelos del Litoral Ecuatoriano. Se reportaron por el INIAP-PROMSA

(2003), niveles tóxicos de Cd en un suelo cacaotero de la Provincia de El Oro y almendras

de cacao con cantidades superiores a 1 mg/kg de Cd, en las provincias de El Oro, Guayas,

Zamora, Los Ríos, Francisco de Orellana, Esmeraldas y la parte tropical de Pichincha;

siendo las principales fuentes de contaminación la quema de fundas plásticas usadas en

la agricultura, la cercanía a las carreteras y el uso de aguas provenientes de minas.

Zarcinas et al. (2004), atribuyeron los niveles elevados de cadmio en suelo y en el cacao

¡Error! No se encuentra el origen de la referencia.apítulo 1 9

(Theobroma cacao) en la península de Malasia a las aportaciones de fertilizantes de

fosfato. Gramlich et al. (2018), reporta contenidos de 0.25 y 0.14 mg/kg, de Cd total y

disponible, respectivamente, en suelos cultivados con cacao en Honduras.

Matissek (1990) descubrió la presencia de metales pesados en granos de cacao e

Izquierdo (1998) detectó la presencia de cantidades importantes de cadmio en las

almendras provenientes de la zona de Barlovento, Venezuela, cuyos valores excedían a

los permitidos por la FAO/ OMS. Carrera (1994), encontró, almendras de cacao con

cantidades superiores a 1 mg/kg de Cd, en fincas cacaoteras de Santa Rosa en la provincia

del Oro y Naranjal en la provincia del Guayas. Espinoza et al. (2011), registra para

Honduras concentraciones superiores a 0.4 mg/kg de cadmio, en el 42.8% de las muestras

de semilla, estos niveles son relativamente altos de acuerdo a los límites establecidos por

la Unión Europea para productos de cacao. Gramlich et al. (2018), señala para zonas

cacaoteras de Honduras contenidos de Cd en almendra de 1.1 mg/kg. Cárdenas (2012)

citado por Huauya & Huamaní (2014), determinó un contenido medio de 0.66 ppm y 1.55

ppm de Cd en suelos y almendras de cacao orgánico respectivamente en localidades de

la provincia de Leoncio Prado, Perú.

Es evidente que en América Latina se han detectado en productos derivados del cacao

destinados para consumo humano, contenidos de Cd superiores a los permitidos por la

normatividad internacional, convirtiéndose en un asunto importante para los pequeños

agricultores, y para la industria del chocolate (WFSC 2014, FAO-OMS 2015). A nivel

nacional no existen registros que señalen que tan contaminado se encuentra el cacao y el

suelo donde se cultiva, sin embargo, se ha reportado que el producto contiene niveles

elevados de cadmio que superan los límites permitidos, limitando las expectativas de

exportación de este producto (Martínez & Palacio, 2010). Los niveles de Cd en la planta

se relacionan con las cantidades presentes en el suelo (Augstburger et al. 2000, PNUMA

2008), por tanto, su cuantificación es importante. Su presencia en el suelo y en la planta,

puede provenir de forma natural o por actividades antropogénicas, por lo que determinar

las fuentes aportantes permite establecer las acciones a seguir para mejorar la calidad del

producto.

El método geoestadístico ha sido desarrollado como un nuevo enfoque para los análisis

espaciales, que considera las diferencias entre propiedades del suelo en diferentes

1

0



locaciones (Caguasango, 2012). Según SSSA (1991), este método proporciona una

medida para entender la dependencia espacial de la variabilidad del suelo. De acuerdo a

Webster & Oliver (2007) el variograma resume la distribución espacial de la variable en

ausencia de tendencia. Las predicciones espaciales se realizan mediante el método

Kriging el cual permite estimar valores en puntos intermedios y su ventaja radica en la

estimación de la varianza del error de predicción, permitiendo identificar intervalos de

confianza para dicha predicción (Funes 2004, Bohórquez 2007).

El método cokriging permite hacer predicciones aplicando variables auxiliares

correlacionadas con la variable de interés, y en contraste con el Kriging, se disminuye la

varianza de predicción cuando la variable auxiliar se encuentra ampliamente

correlacionada con la de interés (Giraldo, 2011). El desarrollo de este método requiere

tanto los variogramas de ambas variables como el cruzado (Sanz, 2005). La aplicación de

estos métodos geoestadisticos requiere probar la autocorrelación espacial de las variables,

puesto que la existencia de esta indica que la proximidad en el espacio influye en la

similitud de los valores observados de la variable (Schabenberger & Gotway, 2005). En

este sentido, los atributos del suelo son variables continuas, que se supone fluctúan de

acuerdo con la dirección y la distancia de separación y por tanto existe entre ellos una

dependencia espacial (Moura et al., 1992).

Soler (2017) reporta en Cundinamarca para las regiones productoras de cacao de Yacopí

(provincia de Rionegro) y Nilo (provincia Alto Magdalena), valores promedio Cd total en

suelo superiores a 3.3 mg/kg y 2.2 mg/kg, y contenidos en almendra de 6.16 y 4.5 mg/kg,

respectivamente, los cuales, a modo general, se explican por los contenidos del elemento

asociados al material parental y a las fuentes fertilizantes aplicadas a los cultivos. Pero no

solo es importante la cuantificación de contenidos de Cd en planta y suelo, se hace

necesario explicar la respuesta de estas concentraciones de acuerdo a la localización de

los cultivos, haciendo uso de la estadística espacial. Los contenidos de Cd en planta

pueden explicarse a partir de los contenidos del elemento en suelo y las características

químicas como pH, carbono orgánico, cationes intercambiables, fósforo (P), azufre (S) y

microelementos disponibles, mediante la determinación de la dependencia de los

contenidos en planta con las respuestas en suelo. Por tanto, la presente investigación

pretendió determinar la relación entre los niveles de Cd en granos de cacao y la variabilidad


espacial del elemento y la condición química general del suelo en los municipios de Yacopí

y Nilo Cundinamarca.

1.1 Materiales y métodos

1.1.1 Localización

El proyecto se llevó a cabo en los municipios de Yacopí y Nilo, departamento de

Cundinamarca (Colombia) (¡Error! No se encuentra el origen de la referencia.). El

primero, presenta condiciones de Bosque Húmedo Premontano y de Bosque Muy Húmedo

premontano, con temperaturas entre los 18º C y 24º C y precipitaciones entre 1000 y 2000

mm/ año para el bosque húmedo premontano y entre 2000 y 4000 mm/año para el muy

húmedo (EOT YACOPÍ, 2005). En cuanto al municipio del Nilo, se presentan condiciones

de Bosque Seco Tropical, con temperaturas superiores a los 24 grados centígrados y

precipitaciones entre los 1000 y 1600 mm/ año, y Bosque Húmedo Premontano con

temperaturas entre los 18 y 24°C, y precipitaciones que oscilan entre los 1600 y 1700

mm/año (PLAN PARCIAL NILO, 2012).

1.1.2 Metodología

Los datos de esta fase se tomaron del diagnóstico de los niveles de cadmio en suelo y

material vegetal, realizado por Soler (2017), para los municipios de Nilo y Yacopí, a partir

de los cuales se realizó una caracterización de los niveles de Cd en suelo y tejido vegetal

de cacao, siguiendo una metodología observacional la cual se ajusta a un análisis

exploratorio (Coll, 1981), puesto que la presente investigación no se basa en un

componente experimental. La toma de datos parte de un muestreo en fincas de

agricultores, que permitió identificar y espacializar los niveles de Cd presentes en planta y

suelo, en varias veredas productoras de cacao, los cuales se explicaron a partir de las

características edáficas evaluadas.

1

2



Figura 1-1: Municipios de Yacopí y Nilo (Cundinamarca, Colombia)

Fuente: Autor.

1.1.3 Materiales

Se utilizó material vegetal proveniente de árboles de cacao en fase productiva y suelo seco

a temperatura ambiente, pasado por un tamiz de 2 mm, proveniente de la zona bajo el

canopi de los mismos árboles.

Se identificaron las veredas productoras de cacao y a su interior los cultivos que se

encontraban en producción, en buen estado fitosanitario, bajo manejo orgánico y

convencional. La unidad experimental correspondió a un árbol con frutos maduros por

finca, a cuyo alrededor se tomó una muestra de suelos compuesta, conformada por

submuestras tomadas con barreno a una profundidad de 0 a 25 cm y una distancia de 35

cm del tallo. En total se muestrearon 64 fincas en Yacopí y 41 fincas en Nilo.


En el mismo árbol seleccionado se tomaron hojas de la parte central de ramas del tercio

medio de la copa, obteniendo aproximadamente 200 g por individuo, y un fruto maduro, a

punto de cosecha según el criterio del agricultor, libre de plagas y enfermedades.

Adicionalmente, se tomó una muestra de aproximadamente 200 g de hojarasca, cubriendo

toda el área del canopi de la planta.

Las muestras de tejido vegetal se secaron a 60°C, se molieron y homogeneizaron. Las

almendras retiradas de cada mazorca fueron fermentadas durante 8 días a 45°C,

realizando un volteo cada 2 días y verificando la calidad en la fermentación por medio de

la prueba de corte (corte longitudinal del grano fermentado). Al final del ciclo de

fermentación y secado la almendra presentaba las características recomendadas por

FEDECACAO (2013), de coloración marrón oscura y textura rugosa.

1.1.4 Métodos de laboratorio

Los análisis de laboratorio se realizaron a partir de los métodos descritos en la ¡Error! No

se encuentra el origen de la referencia..

Tabla 1-1. Metodologías de laboratorio para la evaluación de las características edáficas

Variable Método Referencias

pH Potenciométrico en relación suelo: agua 1:1

Jackson (1970), IGAC (2006)

Cadmio disponible**

DTPA y Acetato de amonio. Cuantificación por espectrometría de absorción atómica.

Amacher (1996), García et al (2012), Hernández (2014), Flórez (2008)

Cadmio total Método USEPA 3050B. Digestión con HNO3, HCl y H2O2. Cuantificación por espectrometría de absorción atómica.

Amacher (1996), García et al (2012), Hernández (2014), Flórez (2008)

Carbono orgánico

Walkley & Black IGAC (2006)

Elementos menores (Zn, Fe, Mn, Cu)

Extracción con DTPA y cuantificación por absorción atómica

IGAC (2006)

Fósforo disponible

Bray-II IGAC (2006)

** Para la extracción de Cd disponible se tomaron 12.5 g de suelo homogenizado,

agregando 25 ml de solución extractora, la mezcla se agitó por dos horas y se filtró. El Cd

total se determinó por el método USEPA 3050B (Adaptado), que consiste en la digestión

1

4



de 1 g de suelo con HCl, HNO3 y H2O2. Las lecturas se realizaron por Espectrofotometría

de Absorción Atómica a la longitud de onda de 228.8 (nm).

La determinación de Cd en tejido vegetal se realizó por vía seca, tomando 3 g de muestra

y calcinado a 450°C por 6 horas. La ceniza se disolvió en HCl (1:1) y HNO3 de acuerdo al

método 999.11 de la AOAC (Adaptado).

1.1.5 Análisis de datos

Análisis exploratorio de los datos y matrices de correlación

El análisis exploratorio de los datos iniciales, se llevó a cabo mediante métodos

estadísticos descriptivos que permiten determinar el grado de uniformidad con el que se

distribuyen las variables, así como establecer si los datos son simétricos o asimétricos

(Fernández et al., 2002).

Los datos ecológicos generalmente incluyen varios tipos de patrón espacial, que son

mezclados, la tendencia a grandes escalas, pliegues en escalas intermedias y locales y

las fluctuaciones aleatorias o ruido a escalas pequeñas (Webster & Oliver, 2007). Por ende,

se analizó la tendencia del proceso, identificando la agregación o la aleatoriedad espacial.

Se calcularon matrices de correlación a fin de determinar relaciones lineales (Pearson) y

relaciones de cualquier función monótona (Spearman) (Restrepo, 2005), permitiendo

definir las variables explicativas relacionadas con el Cd en almendra.

Geoestadística

Se utilizaron métodos geoestadísticos a fin de examinar la estructura espacial de las

propiedades del suelo (Valbuena et al., 2008). En el presente estudio, el análisis del

comportamiento espacial de las variables edáficas relacionadas con los contenidos de Cd

en almendra de cacao, se realizó a través del variograma experimental, también llamado

nube de variograma.


A partir del Semivariograma experimental se procedió a realizar el ajuste del variograma

teórico identificando modelos que generalicen lo observado en el semivariograma

experimental a cualquier distancia (Giraldo, 2011). Determinando el modelo adecuado de

acuerdo a su capacidad predictiva, teniendo en cuenta el menor error de predicción (Peña

et al., 2009).

Predicción espacial

La predicción espacial se realizó mediante kriging ordinario, el cual es aplicado cuando la

variable es estacionaria con covarianza conocida y media desconocida (Fortín & Dale

2005, Bohórquez 2007).

Se aplicó además el método de predicción cokriging el cual permite hacer predicción de

una variable en base a su información y a la de algunas variables auxiliares que se

encuentren correlacionadas espacialmente con ella.

Autocorrelación espacial

Con el fin de determinar el grado de autocorrelación espacial de las variables bajo estudio

se calcula el índice de Moran, que corresponde a una medida resumen de la intensidad

del conglomerado espacial de las variables explicativas consideradas (Moran, 1950), mide

la tendencia de los valores a agruparse o no en el espacio (Hernández, 2012), es decir, es

una medida diagnóstica de autocorrelación. Toma la forma de una correlación entre

residuales de regresión y sus valores en retraso (operador L en la Ecuación (1.1)), de este

modo se tiene que

'

'),( nnWILCorr (1.1)

siendo ' el vector transpuesto de residuales, con la restricción de que Var( )=Var(L ),

y W lamatriz de pesos o matriz de conectividad entre los puntos de muestreo.

Modelos econométrico espacial

1

6



Se aplicaron con el fin de determinar la relación entre la variable respuesta asociada a Cd

en almendra y las variables explicativas seleccionadas mediante modelos de regresión que

tienen en cuenta la localización en el espacio (Bongiovanni, 2009). Se consideran cuatro

modelos correspondientes a: autorregresión espacial puro, modelo de error espacial

(SEM), modelo espacial en retraso (SML) y modelo SARAR (Anselin, 1995).

Todo el análisis de datos se realizó en el programa R Studio Version 1.1.383.

1.2 Resultados y discusión

1.2.1 Análisis exploratorio de los datos

Las ¡Error! No se encuentra el origen de la referencia.señalan los promedios de las

variables edáficas y foliares evaluadas para los municipios de Yacopí y Nilo, encontrados

por Soler (2017), agrupadas de acuerdo a los límites de Cd en grano de cacao

considerados por Chávez et al. (2015). Es evidente que la mayoría de las muestras,

tomadas en ambos municipios, se encontraron en los límites aparentemente tóxicos en

almendra, superiores a 3 ppm, observándose en estos los valores más altos de las demás

variables de estudio.

Tabla 1-2. Relación entre los valores promedio de las variables edáficas (Cd disponible,

Cd total, pH, CO, P, Cu, Fe, Mn, Zn) y tejido vegetal (Cd hoja, Cd hojarasca) y los

contenidos de Cd en almendra de cacao en el municipio de Yacopí, Cundinamarca.

Cd Almendra (mg/kg)

No. Muestras

pH CO (%)

P Cu Fe Mn

Zn Cd Disponible

Cd Total

Cd Hojarasca

Cd Hoja

(mg/kg)

0-0.6 4 4.49

3.64 7.99 0.38

169.46

0.4

0.87

0.046 1.88 2.14 1.3

0.6-1.0 2 4.53

3.37 8.74 0.41

95.07

0.8

2.32

0.017 1.86 3.7 2.49

1.0-3.0 22 4.7 4.1 22.5

9 1.43

167.72

9.8

5.43

0.169 2.03 6.46 3.77

>3.0 36 5.02

3.95 97.8

2 3.35

198.48

8.1

13.2

1.597 4.38 29.24 17.93


Tabla 1-3. Relación entre los valores promedio de las variables edáficas (Cd disponible,

Cd total, pH, CO, P, Cu, Fe, Mn, Zn) y tejido vegetal (Cd hoja, Cd hojarasca) y los

contenidos de Cd en almendra de cacao en el municipio de Nilo, Cundinamarca.

Cd Almendra (mg/kg)

No. Muestras

pH CO (%)

P Cu Fe Mn Zn Cd Disponible

Cd Total

Cd Hojarasca

Cd Hoja

mg/kg

0 - 0.6 9 5,82

2,31 77,0

0 2,21

124,55

16,3

8,87

0,43 1,43 3,16 3,31

0.6 -1.0 2 5,18

2,88 87,7

8 0,72

162,64

2,6 2,70

0,07 1,14 4,04 1,26

1.0 - 3.0 9 6,03

3,33 149,80

0,80

137,36

13,9

9,65

0,52 1,76 5,49 2,69

> 3.0 22 6,33

3,50 203,42

2,66

133,28

13,2

26,9

1,32 2,85 13,47 8,94

En la tabla 1-4 se observa que el Cd total en los suelos de Yacopí varió de 0.17 a 23.6

ppm con un promedio de 3.34, y el Cd disponible se encontró entre 0.01 y 16.9 ppm con

un promedio de 0.96 ppm, en cuanto a Nilo se observan valores para Cd total entre 0.54 y

7.05 ppm con un promedio de 2.23 ppm, y para Cd disponible los reportes se encontraron

entre 0.02 a 3.2 ppm con un promedio 0.9 ppm, por tanto, se percibe contaminación en

estos suelos, sin embargo, debido a la alta variación de los datos, es evidente que la

contaminación puede ser sectorizada y existen localizaciones en las que los valores son

superiores. En cuanto a los contenidos de Cd total y disponible en suelo, Carrera (1994)

señala contenidos entre 0.6 y 0.7 ppm en los sectores cacaoteros de Ecuador. Cárdenas

(2012) determinó un contenido promedio de 0.66 ppm de Cd disponible. Huauya &

Huamaní (2014) encontraron concentraciones disponibles que oscilaban de 0.93 a 1.52

ppm, en las regiones Huánuco y Ucayali, Perú. Martínez & Palacio (2010) señalan

concentraciones promedio de Cd total y disponible en suelo de 5.98 ppm y 4.15 ppm,

respectivamente. Gramlich et al. (2018), reportan contenidos promedios de 0.25 y 0.14

ppm, para cadmio total y disponible, en regiones cultivadas con cacao en Honduras. De

acuerdo con Kabata-Pendias (2011) las concentraciones de Cd en suelos no

contaminados oscilan entre 0.01 y 1.1 ppm con un promedio de 0.41.

Los contenidos de Cd en almendra en Yacopí oscilaron de 0.3 a 22 ppm con un promedio

de 6.06 ppm de Cd (Tabla 1-4), y en Nilo de 0 a 17.48 ppm con un promedio de 4.02 ppm

(Tabla 1-5), evidenciando valores muy superiores a los reportados por otros autores, a

excepción de los registrados por Martínez & Palacio (2010) en Santander. Chávez et al.

(2015), encontraron valores de 0.02 a 3 ppm en almendras de cacao en el sur de Ecuador.

Gramlich et al. (2018) y Espinoza et al. (2011), registran en Honduras niveles de Cd en

1

8



almendra de cacao superiores a 1.1 y 0.4 ppm, respectivamente. Carrera (1994) señala

contenidos entre 1.4 y 2.7 ppm. Cárdenas (2012) determinó contenidos promedio en

almendra de cacao de 1.55 ppm en la provincia de Leoncio Prado, Huánuco, Perú.

Martínez & Palacio (2010) encontraron contenidos que oscilan 4 a 7 ppm, en San Vicente

de Chucurí (Santander).

En lo que respecta a los contenidos de Cd en hojas Carrera (1994) señala un promedio de

7.2 ppm, Cárdenas (2012) de 2.84 ppm y Gramlich et al. (2018), reporta valores de 2.6

ppm. Los valores en Yacopí oscilaron de 0.58 a 70.4 ppm con un promedio de 11.54 ppm,

y en Nilo de 0.3 a 7.53 ppm con un promedio de 6.1 ppm, evidenciando en ambos

municipios niveles superiores a los señalados por los diferentes estudios.

Tabla 1-4. Medidas descriptivas de los contenidos edáficos (Cd Disponible, Cd Total, pH,

CO, P, Cu, Fe, Mn, Zn) y en tejido vegetal (Cd Almendra, Cd Hojarasca, Cd Hoja),

municipio Yacopí, Cundinamarca (n=64)

Medidas descriptivas

pH CO (%)

P Cu Fe Mn Zn Cd

Almendra Cd

Hojarasca Cd

Hoja Cd

Disponible Cd

Total

mg/kg

Mínimo 3.95

0.9 1.58 0.1 35.15 0.07 0.31 0.3 0.59 0.58 0.01 0.17

Máximo 6.57

8.5 585.6

4 17.6

4 481.6

8 60.7

7 119.9

2 22.31 149.02 70.49 16.94 23.65

Promedio 4.86

3.96 63.56 2.41 182.8

6 7.99 9.45 6.06 18.92 11.54 0.96 3.34

Mediana 4.66

3.48 26.23 1.53 173.6

9 2.19 3.5 3.84 10.53 6.75 0.19 2.21

Desviación estándar

0.61

1.84 97.06 3.19 86.28 13.8

6 18.08 5.79 23.48 13.89 2.45 3.72

Asimetría 0.88

0.95 3.19 2.88 0.61 2.41 2.67 1.2 3.22 2.14 5.02 3.76

Curtosis 2.85

3.51 15.27 12.1

2 3.69 7.86 23.8 3.33 16.39 7.59 30.8 18.65

Coef. Var % 12.5

46.4 152.7 132 47.2 173.

5 191.4 95.46 124.11 120.3 254.97 111.6

Una situación que surge a menudo con los datos ambientales, es que las distribuciones

son fuertemente asimétricas a la derecha y además que los valores atípicos se producen

con bastante frecuencia (Reinmann et al., 2008). En las Tablas 1-4 y 1-5, se evidenció que

la mayoría de las variables son asimétricas a la derecha, a diferencia del pH y CO, para

ambos municipios y Fe en Yacopí, las cuales se aproximan a la distribución normal, debido

a que las concentraciones no fluctúan tan drásticamente como en las demás variables,

especialmente las asociadas al pH, puesto que su escala de medición oscila de 0 a 14

(Alcocer et al., 2004). Se detectó, además una alta heterogeneidad en los datos al

presentarse un coeficiente de variación superior al 30%.


Tabla 1-5. Medidas descriptivas de los contenidos edáficos (Cd Disponible, Cd Total, pH,


municipio Nilo Cundinamarca (n=41)

Medidas descriptivas

pH CO (%)

P Cu Fe Mn Zn Cd

Almendra Cd

Hojarasca Cd

Hoja Cd

Disponible Cd

Total

mg/kg

Mínimo 4,43 1,23 0 0,03 41,3

3 1,82 0,9 0 0,5 0,3 0,02 0,54

Máximo 7,53 7,48 836,

2 34,3

4 350,

2 71,41

325,94

17,48 33,12 26,02 3,2 7,05

Promedio 6,1 3,18 159,

3 2,07

133,7

13,49 18,17 4,02 9,1 6,03 0,9 2,23

Mediana 6,17 2,89 93,1

9 0,98

117,9

9,97 8,67 3,24 6,28 4,3 0,7 2

Desviación estándar

0,67 1,39 185,

6 5,29

69,85

13,73 49,26 3,87 8,21 5,99 0,88 1,39

Asimetría -

0,15 0,91 1,94 5,43 1,32 2,18 5,79 1,33 1,33 1,67 1,05 1,29

Curtosis 2,53 3,5 6,62 33,0

6 4,36 8,63 36,27 4,78 4,01 5,43 3,06 4,65

Coef Var % 11 43,73 116,

5 255,

2 52,2

5 101,7

7 271,1

1 96,22 90,24 99,37 98,05 62,31

Se determinaron, la matriz de correlación de Pearson y Spearman para las variables

medidas (Figuras 1-2y 1-3), observando que las correlaciones más altas con relación a la

variable de interés (Cd en almendra) se encuentran para Yacopí en pH (0.44), Zn (0.41),

Cd disponible (0.55), Cd Total (0.58), Cd Hoja (0.79) y Cd Hojarasca (0.80), y en Nilo en P

(0.44), Cd disponible (0.68), Cd Total (0.61), Cd Hoja (0.76) y Cd Hojarasca (0.81), cuando

se observan relaciones lineales; sin embargo estos coeficientes aumentan al evaluar las

relaciones monótonas (Spearman) teniendo valores para Yacopí de Zn (0.59), Cd

disponible (0.73), Cd Hoja (0.83) y Cd Hojarasca (0.92), los cuales son superiores con una

ligera reducción en los coeficientes de pH (0.4) y Cd total (0.55) y para Nilo de pH (0.42) y

Zn (0.41), los cuales no presentaban correlaciones importantes de acuerdo a la matriz de

Pearson, observando también reducciones en la correlación de Spearman para Cd Hoja

(0.73) y Cd Hojarasca (0.60), por lo que podría percibirse una relación más lineal entre

estas variables y los contenidos de Cd en almendra.

Ramtahal et al. (2016), reportan correlaciones de 0.86 entre Cd en almendra y hoja,

similares a las encontradas en Yacopí y superiores a las reportadas en Nilo. De acuerdo

con Carrera (1994) una correlación alta entre contenidos en hojas y en almendra refleja

translocación del metal.

2

0



Se evidenciaron además correlaciones lineales altas entre el Cd disponible y el total del

suelo tanto en Yacopí como en Nilo, con valores de 0.93 y 0.92, respectivamente, similar

a lo registrado por Chávez et al. (2015), quienes señalan un valor de 0.81. Martínez &

Palacio (2010) encontraron una relación directa entre el contenido de Cd disponible en

suelo y los contenidos en almendra. Huamaní et al. (2012), encontraron correlación

significativa y positiva entre el Cd total en tejido foliar y Cd disponible en suelo, la cual se

apreció en los resultados obtenidos con una correlación de 0.74 (Yacopí) y 0.66 (Nilo).

Huauya & Huamaní (2014), identificaron una correlación alta entre las concentraciones de

Cd disponible y contenidos de P, contrario a lo señalado en la Figura 1-2, para el municipio

de Yacopí, sin embargo, en Nilo se observan correlaciones entre P y Cd total y disponible

de 0.54 y 0.43, respectivamente. De acuerdo con Soler (2017), algunas zonas productoras

de cacao en Nilo se realizan fertilizaciones con roca fosfórica cuyos contenidos de Cd

oscilan de 5.58 a 6.36 mg/kg, por lo cual, la acumulación de este elemento, puede

atribuirse a dichas adiciones.

Figura 1-2: Matriz de correlación de las variables edáficas (Cd Disponible, Cd Total, pH,


municipio Yacopí, Cundinamarca (n=64)

Fuente: Autor.


Chávez et al. (2015), señala además correlación entre Cd total en suelos y pH (r=0.63),

superior a la registrada en ambos municipios (Figuras 1-2 y 1-3).

Aunque el conocimiento sobre la presencia de elementos en las plantas parte del hecho

que estos provienen de formas disponibles en el suelo, esto no siempre es posible de

observar a través de correlaciones. Las matrices de correlación señalan una buena

relación entre los contenidos de Cd en planta con los niveles extraídos con DTPA en suelo,

sugiriendo este método como un buen indicador de disponibilidad de Cd en el suelo.

Los análisis posteriores se realizaron sobre las variables edáficas (Cd total, Cd disponible,

pH y Zn) con mayor correlación sobre las variables en tejido vegetal, en ambos municipios,

adicionando P en el caso del municipio de Nilo.

Figura 1-3: Matriz de correlación de las variables edáficas (Cd Disponible, Cd Total, pH,


municipio Nilo, Cundinamarca (n=41)

Fuente: Autor.

A estas variables se les realizó el análisis de tendencia a fin de determinar el supuesto de

estacionariedad de segundo orden, el cual garantiza que la media sea constante, es decir

que es independiente a su ubicación espacial (Bohórquez, 2009). Los gráficos de cuartiles

y de concentración de las variables edáficas consideradas vs las coordenadas (Figuras 1-

4 y 1-5) permiten asumir la no existencia de tendencia entre la concentración de las

2

2



variables edáficas consideradas y su ubicación espacial, por lo cual podría asumirse el

supuesto de estacionariedad de segundo orden.

Figura 1-4: A) Mapa de cuartiles, B) concentración vs coordenada X, C) concentración vs

coordenada Y, para las variables edáficas Cd Total, Cd Disponible, Zn y pH, municipio

Yacopí


Figura 1-5: A) Mapa de cuartiles, B) concentración vs coordenada X, C) concentración vs

coordenada Y, para las variables edáficas Cd Total, Cd Disponible, Zn y pH, municipio Nilo

2

4



1.2.2 Predicción espacial de las variables edáficas relacionadas con el contenido de Cd en almendra de cacao

Para poder aplicar los análisis estadísticos se requiere determinar la presencia de

autocorrelación espacial a partir del Índice de Moran, el cual arrojó la falta de dependencia


espacial, para la totalidad de las variables, cuando se toma la totalidad del conjunto de

datos (Tablas 1-6 y 1-7).

Tabla 1-6. Resultados índices de Moran, Municipio Yacopí

Tabla 1-7. Resultados índices de Moran, Municipio Nilo

Con el fin de evaluar la isotropía del proceso se realizaron los semivariogramas

direccionales en los ángulos de 0, 45, 90 y 135 grados. Se evidenciaron disimilitudes

notables en todas las direcciones, sugiriendo que los contenidos de las variables edáficas

evaluadas, a excepción del pH, hacen parte de un proceso no isotrópico. Además, se

detalla intervalos de distancia que siguen un proceso isotrópico puesto que se observan

comportamientos similares, sin embargo, al evaluar el semivariograma experimental a

distancias menores, se pierde correlación espacial, pues se observa que a distancias más

cortas se presenta menor similitud entre las observaciones, por lo cual no se realizó

restricción de distancia máxima.

Posteriormente se evaluaron los semivariogramas clásicos y robustos para modelar la

dependencia espacial de las variables edáficas seleccionadas, sin embargo, se observaron

comportamientos similares, por tanto, se seleccionaron los modelos clásicos de

semivariograma (Figuras 1-6 y 1-7), en los cuales se detecta la presencia de valores

atípicos. Las variables Cd disponible y Zn en Yacopí y en general todas las variables

consideradas en Nilo, a excepción de pH, presentan un semivariograma experimental en

el cual pareciera no existir correlación espacial, pues se observa que a distancias cortas

se presenta mayor varianza, debido posiblemente a la gran dispersión de los contenidos

de estas variables, las cuales presentan los valores más elevados de asimetría, curtosis y

coeficiente de variación, identificando mayor heterogeneidad del conjunto de datos,

dificultando la modelación del variograma experimental.

2

6



Figura 1-6: Semivariogramas omnidireccionales de las variables edáficas Cd Total,

Cadmio Disponible, Zn y pH, municipio Yacopí

Una vez identificados los semivariogramas experimentales, se probaron diferentes

modelos teóricos que ajustaran el semivariograma experimental además de diferentes

métodos de estimación de los parámetros asociados a estos modelos. En las Tablas 1-8 y

1-9, se observan los modelos teóricos de semivariograma que presentaron menor error de

predicción para cada una de las variables seleccionadas, al igual que el valor de los

parámetros ajustados con el respectivo método de estimación. Se evidenció que el Zn en

Yacopí, presentaba el mayor error de predicción respecto a las demás variables evaluadas,

además aun cuando el modelo seleccionado corresponde al modelo Matern, los

parámetros ajustados se asocian a un modelo pepita puro con silla de 296.61 (Figura 1-8).

De igual forma se observa un comportamiento similar para el Cd disponible, cuyo modelo

correspondiente al Gneiting, presenta parámetros que se aproximan a un modelo pepita

puro. Algo similar se presenta para el Cd total, P y Zn, evaluados en Nilo, cuyos modelos

tienden a ser pepita puro (Figura 1-9). De acuerdo con Bohórquez (2009), este

comportamiento se debe a la presencia de variaciones espaciales a distancias menores,

por tanto, la distancia de muestreo empleada no fue adecuada, es decir se requiere tomar


muestras a menores distancias de separación, puesto que para estas dos variables la

heterogeneidad de los datos es alta.

Figura 1-7: Semivariogramas omnidireccionales de las variables edáficas Cd Total,

Cadmio Disponible, Zn y pH, municipio Nilo

Tabla 1-8. Modelos, método de estimación y parámetros de los semivariogramas teóricos

para las variables edáficas Cd total, Cd disponible, Zn y pH, municipio Yacopí

Variable Modelo teórico

Estimador Error Semivariograma Teórico

Pepita Silla Rango

Cd Total Matern WLS-cressie 0.01920335 13,3834 15850,25 595603,4191

Cd Disponible Gneiting WLS-cressie 6.15E-03 7,1914 0,1992 11708,3007

Zn Matern OLS 6,204239 296,6132 0,0 6380,8350

pH Wave WLS - npairs 0,00178587 0,2935 29,6509 134687,7136

Tabla 1-9. Modelos, método de estimación y parámetros de los semivariogramas teóricos

para las variables edáficas Cd total, Cd disponible, Zn y pH, municipio Nilo

Variable Estimador Error Semivariograma Teórico

2

8



Modelo teórico Pepita Silla Rango

Cd Total Matern OLS 0.32212 1,9896 0,0 4330,1701

Cd Disponible Wave WLS - npairs 0,00805 0,7735 0,0158 618,5997

Zn Wave WLS-cressie 0,62647 0,0 3119,30 97,7263

pH Wave WLS - npairs 0,07659 0,3602 0,1244 985,0913

P Gneiting WLS - npairs 4.17E-13 4148,9 30973,01 0,0

Figura 1-8: Métodos de estimación de los semivariogramas empíricos para las variables

Cd Total (A), Cd disponible (B), Zn (C) y pH (D), municipio Yacopí. En color negro

estimación OLS, rojo WLS-npairs, verde WLS-cressie

Se elaboró una grilla de predicción de aproximadamente 10.000 puntos separados cada 6

metros, para realizar la predicción espacial. La Figura 1-10 presenta la distribución de los

contenidos de Cd total (A), Cd disponible (B), Zn (C) y pH (D) a lo largo del municipio de

Yacopí. De acuerdo al análisis de correlación, los contenidos totales y disponibles de Cd

presentaron una correlación alta, lo cual se evidenció en las figuras A y B. Aun cuando se

presentó variación en la distribución, se mantuvieron los sitios de concentración alta, media

y baja, en las mismas localizaciones, respondiendo a la intensidad que siguen los

contenidos de Cd en almendra (Figura 1-11), en donde intensidades altas son acordé a las

concentraciones más altas de Cd total y disponible en suelo. Se observó además que las

intensidades más bajas en almendra, asociadas al mayor conjunto de datos se encuentran


en localizaciones con contenidos altos de Cd en suelo, pero inferior al primer conjunto

localizado en la parte superior del municipio.

Figura 1-9: Métodos de estimación de los semivariogramas empíricos para las variables

Cd Total (A), Cd disponible (B), Zn (C), pH (D) y P (E), municipio Nilo. En color negro

estimación OLS, rojo WLS-npairs, verde WLS-cressie

Se evidenció además una fuerte relación entre el pH y los contenidos de Cd, pues se

observó un comportamiento similar en donde pH alto se relacionó con mayores

concentraciones de Cd en suelo y por ende mayores contenidos de Cd en almendra.

La relación con Zn no se observó claramente puesto que la dispersión de los datos dificultó

la construcción de un semivariograma, indicando que para esta variable las mediciones

realizadas en terreno no son suficientes para identificar el modelo de predicción de la

variable, por lo cual se observa un mapa más homogéneo a lo largo del municipio, incluso

se detecta una varianza 0 en todo el municipio, debido a que, como se señaló con

anterioridad el modelo de esta variable se comportó como pepita puro, sin embargo, de

acuerdo a las matrices de correlación, se presenta una relación positiva entre los

3

0



contenidos de Cd en suelo y tejido vegetal y el Zn, debido a que el contenido de Cd

aumenta con la existencia de sulfuros y óxidos de Zinc, Cobre y Plomo (Martínez & Palacio,

2010), además, el Cd y el Zn pertenecen al mismo grupo de la tabla periódica y su

comportamiento químico es similar (Jiménez, 2015), por lo cual, de acuerdo con Alloway

(2013), deficiencias de Zn estimulan la absorción de Cd.

Figura 1-10: Mapas de predicción y varianza de predicción del kriging ordinario para los

contenidos de las variables edáficas A) Cd total, B) Cd disponible, C) Zn y D) pH, municipio

Yacopí. Los tonos verdes indican contenidos bajos, amarillos medios y coloraciones rojizas

y blancas altas.

En la Figura 1-12 se observa la distribución de los contenidos de Cd total (A), Cd disponible

(B), Zn (C), pH (D) y P (E) en la zona de estudio del municipio de Nilo. Es necesario aclarar

que no se trabaja con la totalidad del municipio pues solo se incluyen las veredas donde

hay cultivos de cacao. En general los datos registrados en Nilo presentan alta dispersión,

por lo que la modelación de las variables, a excepción del pH y Cd disponible, se dificultó.

Como se señaló anteriormente el Zn, P y Cd total, tendían a presentar modelos que se

comportaban como pepita puro, por lo cual se evidencia homogeneidad en la distribución

especialmente de Zn y P. En cuanto al Cd total se logra evidenciar contenidos mayores

hacia la parte nororiental y noroccidental, pero se detecta en todo el municipio varianza 0,

debido a que, al igual que el Zn y el P, esta variable también tiende a comportarse como


pepita puro, indicando que las observaciones realizadas en terreno no son las suficientes

para modelar estas variables, razón por la cual se realizaron mapas de interpolación,

haciendo uso de la herramienta IDW de ArcGis, la cual utiliza la técnica de distancia inversa

ponderada, a fin de visualizar el comportamiento espacial de dichas variables (Figuras 1-

13, 1-14, 1-15).

Figura 1-11: Mapa de cuantiles de los contenidos de Cd en almendras de Cacao, Municipio

Yacopí (Cundinamarca).

La Figura 1-13, confirma la existencia de sectores con valores altos de Cd total hacia la

parte Nororiental y Noroccidental, y contenidos bajos hacia el centro y sur del municipio,

tendencia que se mantiene en pH y Cd disponible, cuyas variables presentaban las

correlaciones más altas. El P presenta un comportamiento diferente en donde los

contenidos altos de la zona noroccidental no se evidencian, pero se mantienen zonas altas

hacia el nororiente, similar a lo que se observa en Zn (Figuras 1-14 y 1-15).

3

2



Figura 1-12: Mapas de predicción y varianza de predicción del kriging ordinario para los

contenidos de las variables edáficas A) Cd total, B) Cd disponible, C) Zn, D) pH y E) P,

municipio Nilo. Los tonos verdes indican contenidos bajos, amarillos medios y coloraciones

rojizas y blancas altas.

Figura 1-13: Mapa de interpolación IDW de la variable Cd total, municipio Nilo


Figura 1-14: Mapa de interpolación IDW de la variable Zn, municipio Nilo

Figura 1-15: Mapa de interpolación IDW de la variable P, municipio Nilo

3

4



Figura 1-16: Mapa de cuantiles de los contenidos de Cd en almendras de Cacao, Municipio

Nilo (Cundinamarca).

Al igual que en Yacopí, los contenidos más altos de Cd en almendra se asocian a las

localizaciones con contenidos superiores de las variables modeladas, especialmente Cd

total, disponible y pH. Hacia la parte nororiental los contenidos altos en almendra guardan

relación con valores altos de las variables seleccionadas, disminuyen hacia la parte sur y

central.

Los semivariogramas empíricos de las variables Cd total y pH, reportadas en Yacopí,

presentan comportamiento similar, y un mejor ajuste en relación con las demás variables

seleccionadas, además de una correlación positiva (Figura 1-2) por tal motivo se tomaron

solo estas variables para la aplicación del método de predicción cokriging, además se

presenta una dependencia de los contenidos de Cd en suelo con respecto al pH (Lofts et

al., 2005).

Este método de predicción requiere la estimación del semivariograma cruzado (Figura 1-

17), como puede observarse el modelo empleado no presenta un buen ajuste para los

semivariogramas de pH y Cd Total, pero si para semivariograma cruzado, debido a la

diferencia en las escalas de medición de las concentraciones de ambas variables. El pH

oscila de 3.95 a 6.57, y el Cd total presenta valores de 0.17 a 23.65 ppm.


Como estimación inicial para el modelo lineal de co-regionalización se utilizó un modelo

wave, teniendo en cuenta que este modelo teórico fue el que mejor ajuste presentó para

la variable pH, con pepita 0.3, silla 12.7 y rango 8500, además, para garantizar que las

matrices de coregionailzación sean definidas positivas se usa el mismo rango en todos los

modelos.

Figura 1-17: Variogramas univariados y cruzados para las variables edáficas pH y Cd total

Partiendo de dichos valores iniciales se obtienen las siguientes matrices de

corregionalización:

(0.32162 1.541001.54100 12.405

) 𝐶0 + (0.47778 −0.4777−0.4777 0.4777

) (1 − w (𝑠𝑒𝑛 (

ℎ𝑤)

ℎ))

Dónde: C0= 0, w= 8500

Luego, los modelos para cada variable y el cruzado corresponden a:

𝜑𝑝𝐻=0.32162 + 0.47778(1 − w (𝑠𝑒𝑛 (

ℎ

𝑤)

ℎ))

𝜑𝐶𝑑 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙=12.405 + 0.47778(1 − w (𝑠𝑒𝑛 (

ℎ

𝑤)

ℎ))

𝜑𝑝𝐻.𝐶𝑑 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙=1.541 – 0.47778(1 − w (𝑠𝑒𝑛 (

ℎ

𝑤)

ℎ))

Los mapas de predicción del cokriging que se observan en la Figura 1-18, presentan menor

varianza de la predicción de ambas variables, y mayor correlación en los grupos de datos

3

6



ubicados en la parte norte y suroccidente del municipio. Contrario a lo observado en el

kriging ordinario se presentan menores contenidos de Cd total a mayor pH, es decir siguen

una relación inversa.

De acuerdo con Lofts et al. (2005) la movilidad y biodisponibilidad del Cd es mayor en

suelos no calcáreos que en calcáreos. El encalado aumenta el pH, incrementando la

precipitación del cadmio y reduciendo la biodisponibilidad. De manera general la toxicidad

en el suelo aumenta al aumentar la movilidad de cadmio, es decir, aumenta al disminuir el

pH, o cuando disminuye la materia orgánica (PNUMA, 2010). De acuerdo con Lora &

Bonilla (2010), el elemento es más disponible para las plantas en suelos ácidos. La

alcalinización del suelo puede precipitar el cadmio no solamente como carbonato, sino

también como fosfato, un incremento del pH disminuye la absorción de cadmio por las

raíces del cultivo, en general por cada unidad que aumente el pH se reducirá la absorción

1.5 veces (Contreras et al., 2011). A pH >7.0 se presentan procesos de inmovilización

(precipitación), especialmente en suelos calcáreos debido a la formación de carbonatos de

cadmio (CdCO3) (Alloway, 2013). Sin embargo, es evidente que en el presente estudio la

relación es inversa a lo referido por los diferentes autores, especialmente en las zonas

donde las concentraciones de Cd en suelo (total y disponible) y Cd en almendra son muy

altas, pues se observa un aumento del pH. La relación es más clara en los contenidos

totales, puesto que se tendría en cuenta todas las formas disponibles del elemento, incluso

aquellas asociadas a carbonatos. Sin embargo, los resultados del Cokriging ordinario se

ajustan a lo señalado en la literatura, guardando la relación que a mayor pH existe menor

concentración de Cd, posiblemente se debe a la reducción de la varianza ocasionada por

la presencia de datos atípicos.


Figura 1-18: Mapas de predicción y varianza de predicción del cokriging ordinario para los

contenidos de las variables edáficas A) Cd total, B) pH y C) Covarianza pH-Cd total

En general se detectó una sectorización de los valores de Cd más elevados, tanto en

Yacopí como en Nilo, el primero hacia la parte norte y sur occidental del municipio, y el

segundo hacia la parte noroccidental y nororiental, por lo que puede deberse a condiciones

propias del suelo y material parental o al tipo de manejo que se tenga en los lotes asociados

a estas localizaciones. Las concentraciones de origen geogénico, de acuerdo Alloway

(2013), no superan 1 mg/kg Cd, sin embargo, se han reportado valores de 16.3 mg/kg Cd

asociados a procesos de meteorización y el tipo de material parental.

Los datos representados en la Figura 1-19, correspondientes a la litología del municipio

de Yacopí, no evidenciaron diferencias claras respecto a los sectores en donde se

observaron los contenidos más altos de Cd, sin embargo, pareciera que estos contenidos

se asocian a la unidad b6k6-Stm correspondiente a Shales, calizas, arenitas, cherts y

fosforitas del Albiano-Maastrichtiano y los sectores de contenidos más bajos pueden

asociarse a la unidad b2b6-Sm correspondiente a Shales con yeso, cherts, calizas y

arenitas del Valanginiano-Albiano. De acuerdo con He et al. (2015), las rocas

sedimentarias como las arenitas tienen concentraciones bajas de Cd, con un promedio de

0.05 mg/kg, contrario a los shales cuyas concentraciones varían de 11 mg/kg a 200 mg/kg,

esta última referida a shales oscuros provenientes de sedimentos orgánicos. En la Figura

1-20, asociada a la litología de Nilo, se observa que las muestras con contenidos más altos

3

8



de Cd en suelos y tejido foliar, también se ubican a unidad b6k6-Stm, por lo cual podría

atribuirse una contaminación geogénica, sin embargo, Soler (2017), señala la aplicación

de productos como cal dolomita y roca fosfórica en fincas productoras de cacao en el

municipio de Nilo, cuyos valores de Cd oscilan de 8.53 a 9.21 y 5.58 a 6.36 mg/kg,

respectivamente. De acuerdo con Alloway (2013) cuando la concentración de Cd en la cal

es superior a la que se presenta en el suelo se aumenta el riesgo de contaminación con

este elemento, puesto que la Cal al reaccionar con el suelo no solo libera iones de calcio,

sino que a la vez libera ciertas cantidades de Cd.

Debido a la alta variabilidad de los datos encontrados en Yacopí, y la presencia evidente

de dos conjuntos de agrupación, localizándose uno hacia la parte media y otro a la parte

norte del municipio, se probó modelar cada conjunto de manera individual, sin embargo,

esto ocasionaba perdida de correlación espacial, evidenciando semivariogramas que

reflejaban mayor variabilidad a distancias cortas, por tanto, no se incluyeron estos análisis.

Las unidades de suelo del municipio de Yacopí (Figura 1-21), parecieran explicar parte de

estas diferencias pues se observó que los contenidos más altos se asociaron a la unidad

MVVf y parte de MVFe correspondientes a la Asociación Typic Udorthents- Typic

Dystrudepts, asociados a suelos de montaña con relieve tipo crestones y espinazos

(respectivamente), constituidos por rocas clásticas arenosas, limoarcillosas y depósitos de

ceniza volcánica. Los contenidos medios y bajos parecen asociarse a la unidad MPVf

correspondiente a la Asociación Humic Dystrudepts- Typic Hapludands, asociada a suelos

de montaña con relieve tipo crestón constituido por rocas clásticas limoarcillosas con

intercalaciones de carbonatos en algunos sectores y depósitos localizados de ceniza

volcánica. Evidentemente parece existir variación referida al material parental en donde

esta última unidad al presentar carbonatos puede asociarse a valores más altos de pH y

por tanto contenidos más bajos de Cd en suelo y planta.

Por el contrario, en Nilo (Figura 1-22) las muestras se localizan de forma dispersa en

diferentes unidades de suelo, pareciera que los contenidos más altos de Cd en suelo y

tejido foliar se ubican en la unidad MQSg correspondiente a la asociación Typic Udorthents

– Typic Eutrudepts, asociada a suelos de montaña con relieve tipo crestas y escarpes

mayores constituido por rocas clásticas limoarcillosas, limitados por presentar fragmentos

de roca dentro del perfil.


Como se señaló con anterioridad, algunos lotes tanto de Nilo como Yacopí, reciben

aplicaciones de fertilizantes fosforados, de acuerdo a lo reportado por Soler (2017), por

tanto esto podría también influir en las concentraciones de Cd, puesto que en forma

natural, el cadmio se asocia con minerales de fósforo y zinc, a manera de impureza, por

esta razón se encuentra en fertilizantes y puede llegar a convertirse en metal

bioacumulable a partir de suelos que reciben aplicaciones continuas de fertilizantes

fosfatados (Bonomelli et al. 2003, PNUMA 2010, Lora & Bonilla 2010, Espinoza et al. 2011,

Bravo et al. 2014). La materia prima principal de estos fertilizantes, es la roca fosfórica,

constituida principalmente por apatita, que, además de fósforo, contiene cadmio en

cantidades que varían entre 8 y 500 mg/kg (Laegreid et al., 1999 citado por Bonomelli et

al., 2003). La aplicación reiterada de fertilizantes fosforados incrementa las cantidades de

Cd en el suelo (Bonomelli et al., 2003).

Para dar respuesta al comportamiento del Cd total y disponible del suelo bajo cultivo de

cacao en Yacopí y Nilo, es necesario efectuar un análisis del perfil que permita caracterizar

el elemento a diferentes profundidades, aplicando además técnicas de extracción

secuencial que permitan identificar las formas de cadmio en el suelo.

Figura 1-19: Mapa litológico de Yacopí (Cudinamarca, Colombia)

Fuente: INGEOMINAS, 2015, ajustado por el Autor.

4

0



Figura 1-20: Mapa litológico de Nilo (Cudinamarca, Colombia)

Fuente: INGEOMINAS, 2015, ajustado por el Autor.

Figura 1-21: Mapa de suelos de Yacopí (Cudinamarca, Colombia)

Fuente: IGAC, 2000, ajustado por el Autor.


Figura 1-22: Mapa de suelos de Nilo (Cudinamarca, Colombia)

Fuente: IGAC, 2000, ajustado por el Autor.

1.2.3 Modelo econométrico espacial

Yacopí

Los siguientes resultados corresponden al proceso de modelado para el municipio de

Yacopí, mediante regresión lineal espacial, teniendo como variable de respuesta los

contenidos de Cd en almendra y como variables explicativas aquellas señaladas en la

Tabla 1-4, para las etapas iniciales del modelado.

El primer modelo ajustado corresponde al autorregresivo puro descrito como:

1||;0 Wyy

con W como la matriz de pesos, el vector de residuales con ),0(~ 2

nn IN , siendo nn I

una matriz identidad de dimensión nn, a partir de la cual se estima el parámetro

autorregresivo espacial . En la Tabla 10 se observan los resultados del análisis de

regresión espacial para este modelo, donde el intercepto resulta ser significativo, pero la

estimación tal parece que no, se detalla, además, la prueba Z para el intercepto del

modelo autorregresivo puro y la prueba de la razón de la verosimilitud para el valor

estimado del parámetro asociado a la variable explicativa Cd en almendra. La Tabla11

4

2



señala la varianza estimada de los residuos, el criterio de información de Akaike, que

permite comparar con otros modelos posteriores, la significancia estadística asociada al

índice de Moran de los residuos del modelo, evidenciando para este resultado que los

residuos presentan dependencia espacial (p <0.001), implicando la no independencia de

los mismos, por lo que el modelo debió incluir al parámetro y por ende la ecuación

Wuu .

Tabla 1-10. Parámetros estimados y su significación en el modelo autorregresivo puro,

municipio Yacopí

Parámetro Estimación Error

estándar

test p_valor

Intercepto 11,453 1.765 Z:6,488 8,70e-11

Lambda 0,575 0,094 LR:23,912 0,09

Tabla 1-11. Resultados sobre residuales y la calidad relativa del modelo autoregresivo

puro, municipio Yacopí

Varianza residual(ML) AIC I Moran- Residuos

32,032 371,13 p<0,001

En general este modelo, señala la existencia de autocorrelación de la variable

dependiente (Cd en almendra), es decir solo tiene en cuenta su comportamiento sin incluir

la influencia de las demás variables. El siguiente modelo permite la incorporación de las

variables explicativas, sin embargo, al tomar la totalidad de los datos, no se observa

relación entre las variables edáficas y de tejido vegetal, con el contenido de Cd en la

almendra, debido a que se presentan mediciones muy distantes, las cuales afectan la

construcción del modelo, por tanto, se decidió eliminar los datos asociados a la parte norte

del municipio y trabajar con los restantes. Se obtuvo mejor respuesta haciendo uso de un

modelo con retraso en las variables explicativas, manteniendo la estructura del error

residual sin retraso para el Cd en almendra. Dicho modelo se representa como:

1||;1

WIWXy nn

En la Tabla 1-12 se observan las variables explicativas significativas, es decir aquellas que

explican los contenidos de Cd en almendra, teniendo pH, P, Cd disponible y Cd en hoja y


hojarasca. De acuerdo a la Tabla 1-13, el modelo presenta un valor de Akaike y varianza

residual, menor al modelo autorregresivo puro.

Tabla 1-12. Parámetros estimados y su significación en el modelo espacial del error con

retraso en variables explicativas, municipio Yacopí


estándar

test p_valor

Intercepto -11,694 3,409 Z:-3,43 0,0006

pH 2,661 0,739 Z:3,597 0,0003

P 0,0107 0,004 Z:2,571 0,0101

Cd disponible -1,3547 0,309 Z:-4.379 1,19e-5

Cd Hojarasca 0,1620 0,053 Z:3,055 0,0022

Cd Hoja 0,2098 0,068 Z:3,081 0,0021

Lambda -0,7977 0,185 Z:7,328 0,0067

Tabla 1-13. Resultados sobre residuales y la calidad relativa del modelo espacial del error

con retraso en variables explicativas, municipio Yacopí

Varianza residual(ML) AIC I Moran Residuos

5,1475 258,79 p<0.001

Se construyó un diagrama de dispersión para el modelo autorregresivo puro (Mod.1) y el

modelo espacial del error con retraso en variables explicativas (Mod.2), de los contenidos

de Cd en almendra observados versus los contenidos estimados, a fin de visualizar el

ajuste de estos (Figura 1-23). Se observa, además, en cada diagrama, el coeficiente de

correlación de Pearson, observando que el Mod.2, presenta una correlación de 0.915.

A diferencia del análisis geo estadístico anterior se encuentra que el P explica los

contenidos de Cd en almendra, lo cual también se asocia a lo observado en la Figura 1-2,

cuya correlación de este elemento es similar a la presentada con Zn. Bonomelli et al.

(2003), señala que, en forma natural, el cadmio se asocia con minerales de fósforo,

además, de acuerdo con Soler (2017), se realizan aplicaciones de roca fosfórica en

algunos lotes, que podrían estar influyendo en el proceso de modelado. El modelo permite,

además, corroborar la influencia del pH, el Cd disponible y los contenidos en hojarasca,

4

4



desapareciendo la influencia de los contenidos totales de Cd en suelo, puesto que

evidentemente la correlación es más alta con Cd disponible.

Figura 1-23: Diagrama de dispersión entre Cd en almendra observado y Cd en almendra

estimado de los modelos de regresión múltiple espaciales, autorregresivo puro (Mod.1) y

modelo espacial del error con retraso en variables explicativas (Mod.2), municipio Yacopí

Nilo

Al igual que para Yacopí, se modelaron los contenidos de Cd en almendra, aplicando el

modelo autorregresivo puro (Tabla 1-14), el cual señala que existe autocorrelación de la

variable Cd en almendra, y resalta la dependencia espacial de los residuos, cuyo p valor

para el índice de Moran fue menor a 0.001 (Tabla 1-15).

Para la incorporación de las variables explicativas en el modelo, se ajustó un modelo con

retraso, manteniendo la estructura del error residual sin retraso para Cd en almendra. En

la Tabla 1-16 se observan las variables que mejor explican los contenidos de Cd en

almendra, teniendo pH, P, Mn, Zn, Cd disponible y total, Cd hoja y hojarasca. A diferencia

del modelo de Yacopí, en este parece influir un mayor número de variables en los

contenidos de Cd en almendra como el P y Mn, pero se presenta menor influencia del pH,

Cd disponible y total sobre los contenidos en almendra, lo cual podría deberse a la alta

variabilidad que se presentó en el conjunto de datos y que dificulto todo el proceso de

modelado.



municipio Nilo


estándar

test p_valor

Intercepto 3,597 1,053 Z:3,415 0,0006

Lambda 0,4797 0,1819 LR:5,384 0,0203

Tabla 1-15. Resultados sobre residuales y la calidad relativa del modelo autoregresivo

puro, municipio Nilo


12,309 227,68 P=0.00063

De acuerdo con la Tabla 1-17, el modelo presenta un valor de Akaike y varianza residual,

menor al modelo autorregresivo puro. El diagrama de dispersión de los contenidos de Cd

en almendra observados versus los estimados para ambos modelos se observa en la

Figura 1-24, detallando que el modelo que incluye las variables explicativas presenta un r

de 0.87.

En contraste con los resultados del análisis geoestadistico se observa la inclusión del Mn

en la explicación de los contenidos de Cd en almendra, a pesar de presentar una

correlación baja (0.19) (Figura 1-3). De acuerdo con Uraguchi et al. (2009), el Cd se

comporta similar a cationes como Mn2+, por lo cual se presenta sinergismo entre la

absorción y translocación del Cd en los órganos de la planta. La relación descrita entre el

Cd y el Mn, podría explicar la aparición de este en el proceso de modelado.

Tabla 1-16. Parámetros estimados y su significación en el modelo espacial del error con

retraso en variables explicativas, municipio Nilo


estándar

test p_valor

Intercepto -1,227 2,385 Z:-0.51 0.6091

pH 0,259 0,380 Z:0.68 0.459

P 0,004 0,001 Z:2,51 0,029

Mn -0,077 0,022 Z:-3,49 0,00007

Zn 0,0115 0,005 Z:2,32 0,017

Cd Disponible 0,488 0,897 Z:0.543 0,107

Cd Total -0,149 0,457 Z:-0.327 0,184

Cd Hoja 0,2183 0,056 Z:3,913 0,0016

4

6



Cd Hojarasca 0,21837 0,070 Z:3,818 0,0001

Lambda 0,2692 0,2436 LR:1,610 0,2604

Tabla 1-17. Resultados sobre residuales y la calidad relativa del modelo espacial del error

con retraso en variables explicativas, municipio Nilo


1,7495 162,76 P=0,562


estimado de los modelos de regresión múltiple espaciales, autorregresivo puro (Modelo 1)

y modelo espacial del error con retraso en variables explicativas (Modelo 2), municipio Nilo

2. Modelado de la distribución horizontal y vertical del contenido de cadmio en suelos con niveles altos del elemento, cultivados con cacao (Theobroma cacao) en Yacopí y Nilo (Cundinamarca)

La contaminación producida por cadmio representa un riesgo para la seguridad alimentaria

y la salud de las personas (Chavez et al., 2015). Aunque este elemento no posee una

función metabólica en las plantas, se acumula en la raíz, brotes y granos de cacao

(Zarcinas et al. 2004, Rascio & Navari-Izzo 2011), lo cual puede generar efectos adversos

sobre la salud, debido a su consumo (Baligar et al. 1998, Benavides et al. 2005, Marschner

2012).

La planta absorbe el Cd como catión divalente, que corresponde a la forma más

predominante y móvil del elemento en el suelo y en el ambiente (Chavez et al., 2015).

Contenidos promedio de cadmio en suelo superiores a 0.41mg/kg, se asocian a suelos

contaminados (Singh & McLaughlin 1999, Kabata-Pendias 2011). Según la USEPA (2002)

el nivel crítico de Cd total en suelos agrícolas corresponde a 0.43 mg/kg. Fadigas et al.

(2006), reportan para Brasil, un límite para Cd total de 0.5 mg/kg. Las altas concentraciones

del elemento se deben tanto a la meteorización del material parental como a actividades

antropogénicas (Adriano 2001, Chaney 2010, Kabata-Pendias 2011). Las concentraciones

de Cd varían de acuerdo al tipo de roca sedimentaria, disminuyendo en el orden: marga

(2,6 mg/kg) > bentonita (1,4 mg/kg) > pizarra bituminosa (0,80 mg/kg) (Singh & McLaughlin,

1999). La contaminación antropogénica por lo general se asocia al uso de fertilizantes

fosfatados, lo cuales pueden alcanzar contenidos hasta de 130 mg/kg (Khwaja et al. 1997,

Chen et al. 2007, Jiao et al. 2012), además del uso de aguas residuales, estiércol, compost

y lodos (Smith 2009, Kabata-Pendias 2011, Alloway 2013)

4

8



La distinción del tipo de contaminación se hace importante, para definir un manejo

adecuado del cultivo. El origen geogénico del elemento puede ser asociado con la

distribución vertical del elemento a lo largo del perfil del suelo, indicando fuentes geológicas

de contaminación, cuando se presentan valores superiores a mayor profundidad (García

et al. 2001, Caridad-Cancela et al. 2005, Buccolieri et al. 2010). Por el contrario, si los

contenidos son mayores en las primeras capas, podría presentarse una contaminación

antropogénica (Caridad-Cancela et al., 2005).

Los contenidos del elemento en el suelo y en la planta se ven influenciados por el contenido

total de este en el suelo, el pH, la materia orgánica (He et al. 2005, Kirkham 2006, Alloway

2013), microelementos disponibles como Fe y Zn. También se deben considerar los

contenidos de nutrientes en el tejido foliar, a fin de evaluar su correlación con los

contenidos en el suelo, además de identificar la relación del comportamiento de las

variables edáficas con respecto a los contenidos de cadmio tanto en suelo como en granos

de cacao. De acuerdo con Anselin (1988) la econometría espacial se define como “la

colección de técnicas que se ocupan de las peculiaridades causadas por el espacio en el

análisis estadístico de modelos”. A partir del uso de análisis de regresión se busca estimar

el valor de una variable dependiente, de acuerdo a los valores de las variables asociadas

(Bongiovanni, 2009). En el presente estudio se pretende identificar el modelo econométrico

espacial que explique los contenidos de Cd en almendra de acuerdo a las propiedades

químicas del suelo, teniendo en cuenta la localización y la profundidad del suelo a la cual

se tomó la muestra.


2.1.1 Localización

El estudio se llevó a cabo en los municipios de Yacopí y Nilo, departamento de

Cundinamarca (Colombia), partiendo del diagnóstico del muestreo previo elaborado por

Soler (2017), se seleccionaron para Yacopí 4 fincas con presencia de contenidos de Cd

alto en almendra, más un testigo cuyos valores se encontraban por debajo de 3 ppm, y

para Nilo además del testigo se seleccionaron dos fincas con contenidos altos del elemento

en almendra (Figuras 2-1 y 2-2).


2.1.2 Metodología

Se caracterizaron los niveles de Cd en suelo y tejido vegetal de cacao cultivado en Yacopí

y Nilo en 4 y 2 fincas, respectivamente, con presencia de contenidos altos de Cd en

almendra, más un testigo por cada municipio, cuyos contenidos no superan 3 mg/kg. El

muestreo de suelos se realizó a dos profundidades (0-30cm y 60-100cm), en cercanías a

una planta de cacao en producción, a la cual se tomaron muestras de hojarasca, hojas y

granos de cacao, a fin de evaluar la distribución de Cd en cada profundidad y determinar

el tipo de contaminación presente, además de modelos econométricos espaciales que

permitan explicar los contenidos de Cd en almendra en relación a los contenidos edáficos

y a la profundidad del suelo a la cual se midieron.

2.1.3 Materiales

Se empleó material vegetal proveniente de árboles de cacao en fase productiva y suelo

seco a temperatura ambiente, pasado por un tamiz de 2 mm, proveniente de la zona debajo

del canopi de los mismos árboles.

En cada lote de cacao se seleccionaron, de 6 a 12 árboles distribuidos, a fin de cubrir toda

el área (Figuras 2-1 y 2-2), procurando abarcar la variabilidad total. En cada punto se

tomaron dos muestras de suelo, una a profundidad de 0-30cm y otra de 60-100cm, cuando

la profundidad efectiva, limitada ocasionalmente por una alta pedregosidad, permitía llegar

a esta profundidad, a una distancia de 35 cm del tallo de una planta con frutos cosechables,

obteniendo una muestra compuesta equivalente a 250 g de suelo. Para este muestreo fue

necesario emplear una pala-draga.

En cada árbol seleccionado se tomaron hojas de la parte central de las ramas del tercio

medio de la copa, obteniendo aproximadamente 200 g por individuo, y un fruto maduro, a

punto de cosecha según el criterio del agricultor, libre de plagas y enfermedades.

Adicionalmente, se tomó una muestra de aproximadamente 200 g de hojarasca, cubriendo

toda el área del canopi de la planta.

Al igual que en el muestreo general, las muestras de tejido vegetal se secaron a 60°C, se

molieron y homogeneizaron. Las almendras retiradas de cada mazorca fueron

fermentadas durante 8 días a 45°C, realizando un volteo cada 2 días y verificando la

5

0



calidad en la fermentación por medio de la prueba de corte (corte longitudinal del grano

fermentado) (FEDECACAO, 2013).

Figura 2-1: Distribución espacial del Cd en almendra (ppm) caracterizado mediante

análisis de clusters, municipio Yacopí

Figura 2-2: Distribución espacial del Cd en almendra (ppm) caracterizado mediante

análisis de clusters, municipio de Nilo



Los análisis de laboratorio se realizaron de acuerdo a los métodos descritos en la Tabla 2-

1.

Tabla 2-1: Metodologías de laboratorio para la evaluación de las características edáficas

Variable Método Referencias

pH Potenciométrico en relación suelo: agua 1:1

Jackson (1970), IGAC (2006)

Cadmio disponible

DTPA. Cuantificación por espectrometría de absorción

atómica.

Amacher (1996), García et al (2012), Hernández (2014),

Flórez (2008) Cadmio total Agua regia (HCl:HNO3

- 3:1), Cuantificación por espectrometría de absorción

atómica.

NTC 3888 (ISO 11466:1994)

Carbono total Método de Dumas (combustión

seca). Cuantificación por analizador elemental

Eyherabide et al. (2014)

Elementos menores (Zn

y Fe)

Extracción con DTPA y cuantificación por absorción

atómica IGAC (2006)

La determinación de Cd en tejido vegetal se realizó por vía seca, tomando 3 g de muestra

y calcinado a 450°C por 6 horas. La ceniza se disolvió en HCl (1:1) y HNO3 de acuerdo al

método 999.11 de la AOAC (Adaptado).

Se determinó el porcentaje de pedregosidad con base a la masa de fragmentos rocosos

en 100 g de muestra.


Análisis exploratorio de los datos y matrices de correlación

Se aplicaron métodos estadísticos descriptivos con el fin determinar el grado de

uniformidad con el que se distribuyen las variables, así como establecer si los datos son

simétricos o asimétricos (Fernández et al., 2002), obteniendo así un análisis de las

variables estudiadas a partir del cálculo de las estadísticas de tendencia central.

5

2



Se calcularon, además, las matrices de correlación de Pearson y de Spearman

determinando así, las relaciones lineales (Pearson) y de cualquier función monótona

(Spearman) (Restrepo, 2005), permitiendo definir las variables explicativas relacionadas

con el Cd en almendra.

Distribución espacial de las variables evaluadas

Se realizó la representación espacial de las variables edáficas y foliares evaluadas en el

muestreo, partiendo de la variable respuesta asociada al contenido de Cd en almendra

(Figura 2-1), a través de una categorización en cinco niveles haciendo usos de análisis

clusters mediante el método de Ward y distancias euclidianas (Gallardo, 2014).

Autocorrelación espacial

Se calculó a través del índice de Moran, correspondiente a una medida diagnostica de

autocorrelación, que resume de la intensidad del conglomerado espacial de las variables

explicativas consideradas (Moran, 1950), midiendo la tendencia de los valores a agruparse

o no en el espacio (Hernández, 2012).

Modelos econométrico espaciales

Estos modelos permiten determinar la relación entre la variable respuesta asociada a Cd

en almendra y las variables explicativas seleccionadas mediante modelos de regresión que

tienen en cuenta la localización en el espacio (Bongiovanni, 2009). Se consideran cuatro

modelos correspondientes a: autorregresión espacial puro, modelo de error espacial

(SEM), modelo espacial en retraso (SML) y modelo SARAR (Anselin, 1995).

Todo el análisis de datos se realizó en el programa R Studio Version 1.1.383.



2.2.1 Análisis exploratorio de los datos

En las Tabla 2-2 y 2-3 se observan las estadísticas para cada variable medidas en los

suelos de los lotes seleccionados para el municipio de Yacopí a 0 a 30 y de 60 a 100 cm

de profundidad, respectivamente, para una población de 57 puntos para cada profundidad.

Las Tablas 2-4 y 2-5 señalan las estadísticas de las variables asociadas al municipio de

Nilo, medidas a 0 a 30 y de 60 a 100 cm de profundidad, respectivamente, teniendo 23

puntos para la primera profundidad y 19 para la segunda, puesto que la alta pedregosidad

dificultó la toma de muestras a la segunda profundidad.

Para los dos municipios, se observa una alta variabilidad de los contenidos de Cd

asociados a las variables foliares y edáficas, debido a que se muestreó una finca testigo,

cuyos contenidos eran considerablemente bajos con respecto a las demás fincas, puesto

que el enfoque de este muestreo se dirigió a lotes con altos contenidos del elemento. Se

observa además que en general los valores de las diferentes variables evaluadas

disminuyen con la profundidad, a excepción de la pedregosidad, la cual aumenta, pues se

tiene mayor cercanía al material parental. El contenido de Cd total y disponible disminuyó

respectivamente con la profundidad en 18% y 36%, en Yacopí, y en 26% y 46% en Nilo.

Chavez et al. (2015), también observaron una tendencia decreciente para Cd Total y

disponible, con respecto a la profundidad del suelo, evidenciando una reducción del 42%

y 78%, respectivamente. Se detalla que los contenidos disponibles se reducen en mayor

proporción a profundidad en relación con los totales, tal disminución puede indicar la

probabilidad de contaminación antropogénica del suelo (Caridad-Cancela et al., 2005).

Arévalo et al. (2016), evaluaron los contenidos de Cd, Fe y Zn en seis profundidades, en

suelos cultivados con cacao en las zonas productoras de Perú, observando que la

concentración de Cd total y Zn decrece con la profundidad y por el contrario el Fe tiende a

presentar valores más altos a mayor profundidad, contrario a lo encontrado en el presente

estudio, en donde, en la mayoría de parcelas se presentó una disminución de los

contenidos de Fe con la profundidad, a excepción dela finca Y1 de Yacopí, cuyos

contenidos a profundidad 60 a 100 cm eran superiores. De acuerdo con Caridad-Cancela

et al. (2005) y He et al. (2015), en general la concentración de Cd total tiende a disminuir

con la profundidad.

5

4



Se evidenciaron en general contenidos superiores de Cd en tejido vegetal y en suelo en el

municipio de Yacooí, en contraste con lo observado en Nilo.

Se determinaron las matrices de correlación de Pearson y Spearman para las variables

medidas en ambas profundidades. Las correlaciones más altas para las variables edáficas,

en Yacopí, en relación al Cd en almendra, se dan con pH (0.6), Cd total (0.76), Cd

disponible (0.78) y Zn (0.7) medidos de 0 a 30 cm de profundidad (Figura 2-3). En lo que

respecta a la profundidad de 60, se observa que la correlación del pH con los contenidos

en almendra se reduce considerablemente (0.45), manteniéndose correlaciones altas con

Cd total (0.71) y disponible (0.75) (Figura 2-4). En cuanto a Nilo se observan correlaciones

similares a las presentadas en Yacopí, en ambas profundidades. Las variables medidas

de 0 a 30 cm que se correlacionan con Cd en almendra corresponden a pH (0.72), Cd total

(0.79), Cd disponible (0.69) y adicionalmente se suman Zn (0.68) y Carbono total (0.59)

(Figura 2-5). En cuanto a la profundidad de 60, al igual que para Yacopí se observa una

reducción en la correlación con pH (0.44) y se mantiene alta con Cd total (0.78), pero se

reduce la relación con Cd disponible (0.48) y Zn (0.55) (Figura 2-6). se observa además

para ambos municipios una correlación alta entre las variables foliares Cd hoja y hojarasca

en relación al Cd en almendra, con valores de 0.7 y 0.8, respectivamente. De acuerdo con

Gramlich et al. (2018), la hojarasca de los árboles de cacao es una fuente importante de

Cd fácilmente disponible en la primera capa de suelo, puesto que se descompone con

mayor rapidez en climas tropicales.

Tabla 2-2. Medidas descriptivas de los contenidos edáficos medidos de 0 a 30 cm de

profundidad (Pedregosidad, Cd Disponible, Cd Total, pH, Carbono total, Fe, Zn) y tejido

vegetal (Cd Almendra, Cd Hojarasca, Cd Hoja), municipio Yacopí (N=57)

Variable Media Desv.

estándar min máx. cv

Pedregosidad 33,08 23,93 0,03 85,51 72,34

pH 5,01 1,01 3,33 7,24 20,16

Carbono total 4,28 2,13 1,08 14,19 49,77

Zn 31,60 48,06 0,69 224,42 152,09

Fe 182,51 112,07 27,47 532,40 61,40

Cd Total 10,68 11,83 0,45 53,77 110,76

Cd Disponible 7,48 11,44 0,00 57,67 152,94


Cd Almendra 11,98 6,94 1,00 27,95 87,93

Cd Hoja 71,32 53,99 3,22 166,21 75,70

Cd Hojarasca 85,53 63,93 1,70 257,97 74,74


profundidad (Pedregosidad, Cd Disponible, Cd Total, pH, Carbono total, Fe, Zn), municipio

Yacopí (N=54)

Variable Media Desv. estándar

min máx. cv

Pedregosidad 37,17 23,53 0,85 83,47 63,30

pH 5,09 1,00 3,68 7,39 19,65

Carbono total 2,05 1,24 0,28 6,64 60,49

Zn 17,99 34,40 0,12 159,96 191,22

Fe 175,91 163,51 26,44 556,79 92,95

Cd Total 7,92 8,09 0,47 36,58 102,15

Cd Disponible 4,48 6,39 0,00 23,83 142,63


profundidad (Pedregosidad, Cd Disponible, Cd Total, pH, Carbono total, Fe, Zn) y tejido

vegetal (Cd Almendra, Cd Hojarasca, Cd Hoja), municipio Nilo (N=23)



Pedregosidad 16,89 16,14 0,91 59,22 95,56

pH 5,29 1,03 3,89 7,47 19,47

Carbono total 3,09 1,33 0,82 5,26 43,04

Zn 7,41 5,22 0,93 19,45 70,44

Fe 274,21 101,74 114,90 434,15 37,10

Cd Total 2,01 1,74 0,45 8,37 86,57

Cd Disponible 0,58 0,75 0,00 2,99 129,31

Cd Almendra 4,68 3,88 0,26 14,59 82,90

Cd Hoja 12,82 10,91 0,65 46,18 85,10

Cd Hojarasca 17,66 15,42 1,36 66,66 87,31


profundidad (Pedregosidad, Cd Disponible, Cd Total, pH, Carbono total, Fe, Zn), municipio

Nilo (N=19)



Pedregosidad 22.04 22.34 0.17 80.34 101.36

pH 4.99 0.79 3.44 7.16 15.83

5

6



Carbono total 1.43 1.65 0.28 6.82 115.38

Zn 3.46 2.88 0.5 10.42 83.24

Fe 195.44 103.88 71.15 408.9 53.15

Cd Total 1.49 1.23 0.34 5.25 82.55

Cd Disponible 0.31 0.42 0 1.48 135.48

Para Yacopí, se realizó una representacion visual tanto de la variable dependiente (Cd

almendra) (Figura 2-1), como para Cd total y disponible en ambas profundidades (Figuras

2-11 a 2-14), ademas de los contenidos del metal en en el tejido vegetal (Figuras 2-7 y 2-

8), puesto que estas resultaron ser las variables que mejor se relacionaron con los modelos

econométricos espaciales.

Figura 2-3: Matriz de correlación de las variables edáficas medidas a una profundidad de

0 a 30 cm (Pedregosidad, Cd Disponible, Cd Total, pH, Carbono total, Fe, Zn) y tejido


5

8






Es importante destacar que aun cuando se presenta correlación entre el Zn medido a

ambas profundidades y el Cd en almendra, no resultó ser una variable que explica los

contenidos en grano. De acuerdo con Hauke & Kossowski (2011), no deben incluirse

variables bajo los criterios de correlación de Pearson y Spearman, para el modelado

espacial, pues existen situaciones en donde un coeficiente de correlación negativo de

Pearson es positivo en Spearman.

Figura 2-7: Distribución espacial del Cd en hoja (ppm) caracterizado mediante análisis de

clusters, municipio Yacopí


Figura 2-8: Distribución espacial del Cd en hojarasca (ppm) caracterizado mediante

análisis de clusters, municipio Yacopí

La distribucion espacial de las variables medidas en tejido vegetal (Figuras 2-1, 2-7 y 2-8)

tiende a ser similar, observándose los valores mas bajos de Cd en las fincas Y4 y Y5, este

ultimo asociado al testigo. En la finca Y3 se observan distribuciones con contenidos más

bajos de hojarasca en relación con lo que se detalla para hoja y almendra, contrario a lo

que se presenta en las fincas Y1 y Y2, cuya distribucion espacial se asemeja para las tres

variables.

Las variabilidad espacial más alta en pH se observa en las fincas Y1 y Y4 (Figuras 2-9 y

2-10), en este ultimo se detalla que a mayores valores de pH se ubican los contenidos de

6

0



Cd total, disponible y Cd en almendra mas bajos (Figuras 2-11 a 2-14), algo similar se

observa en la finca Y2, sin embargo la relacion no se ve tan clara. Esto concuerda con lo

descrito por Lofts et al. (2005), Lora & Bonilla (2010) y Contreras et al., 2011), quienes

señalan que al aumentar el pH se reduce la disponibilidad del Cd para la planta y por ende

su absorción.

La distribución espacial del Cd total y disponible es similar en ambas profundidades, lo cual

responde a la alta correlación que presentaron estas variables, en el orden de r=0.9

(Figuras 2-3 y 2-4).

Figura 2-9: Distribución espacial del pH medido de 0 a 30 cm de profundidad,

caracterizado mediante análisis de clusters, municipio Yacopí



6

2



Figura 2-11: Distribución espacial del Cd total medido de 0 a 30 cm de profundidad,





Figura 2-13: Distribución espacial del Cd disponible medido de 0 a 30 cm de profundidad,


Figura 2-14: Distribución espacial del Cd disponible medido de 60 a 100 cm de

profundidad, caracterizado mediante análisis de clusters, municipio Yacopí

Se calculó el índice de Morán (I) de autocorrelación espacial (Tablas 2-6 y 2-7) a fin de

hacer más objetivas las evaluaciones realizadas a partir de las representaciones visuales

descritas con anterioridad. Se observa que las variables descritas presentan

autocorrelación espacial, es decir que los contenidos varian de acuerdo a su localizacion

6

4



espacial, evidenciando valores de p<0.001 a excepcion del Fe con valores de p=0.073

(Tabla 2-6).

Tabla 2-6: Índice de Moran para las variables involucradas en el proceso de modelado

medidas de 0 a 30 cm de profundidad, municipio Yacopí


medidas de 60 a 100 cm de profundidad, municipio Yacopí

Para Nilo, tambien se realizó la representacion visual de la variable dependiente (Cd

almendra) (Figura 2-2), al igual que para pH medido de 0 a 30, Cd total, Cd disponible y

Carbono total de ambas profundidades (Figuras 2-15 a 2-23), Cd en hojarasca y Zn y Fe

medidos a una profundidad de 60 cm, puesto que dichas variables se encuentran

relacionadas en los modelos econometricos espaciales.

Al igual que en Yacopí se observa una distribución similar en los contenidos de Cd en

almendra y hojarasca (Figuras 2-2 y 2-15). La mayor variabilidad espacial del Cd en

almendra se observa en la finca N3 y los contenidos más altos se observaron en la finca

N2.

Se observa una relación directa entre los contenidos de Cd en almendra y el pH (Figura 2-

16), presentándose una distribución espacial similar entre estas variables, contrario a lo

referido en la literatura se observa que pH bajo presenta valores bajos de Cd en almendra

y viceversa, especialmente en las fincas N1 y N2. Por el contrario en la finca N3, se

observan contenidos altos de Cd a menor pH.


Figura 2-15: Distribución espacial del Cd en hojarasca (ppm) caracterizado mediante

análisis de clusters, municipio Nilo

La distribución de Cd total y disponible a 30 cm (Figuras 2-17 y 2-19), es similar, puesto

que estas variables presentan una correlación de 0.92 (Figura 2-5). Los valores de Cd total

a 30 cm también presentan una distribución similar a los contenidos en almendra, sin

embargo, en algunos puntos pareciera existir una relación inversa con contenidos altos en

suelo pero bajos en almendra, situación similar en los contenidos de Cd disponible medido

a 30 cm, especialmente en la finca N2, presentándose una relación inversa entre el Cd

disponible y Cd en almendra, es decir posiblemente las formas disponibles de Cd en suelo

no son facilmente asimilables por la planta.

En lo que respecta a los contenidos de Carbono total, se observa una reducción de los

contenidos con la profundidad (Figuras 2-20 y 2-21), puesto que el mayor aporte de materia

orgánica, que es uno de los constituyentes de este carbono, proviene de la hojarasca y su

acumulación se da en la primera capa del suelo (Gramlich et al., 2018). La distribución

espacial de ambas profundidades es muy variable y no es clara la relación con los

contenidos de Cd en almendra, especialmente en la finca N1. Por el contrario, en las fincas

N2 y N3 se observa una relación directa, con contenidos altos de Cd en almendra a mayor

Carbono total medido en la primera profundidad.

6

6




caracterizado mediante análisis de clusters, municipio Nilo






Figura 2-19: Distribución espacial del Cd disponible medido de 0 a 30 cm de profundidad,


6

8



Figura 2-20: Distribución espacial del Carbono total medido de 0 a 30 cm de profundidad,


Figura 2-21: Distribución espacial del Carbono total medido de 60 a 100 cm de

profundidad, caracterizado mediante análisis de clusters, municipio Nilo

Se observa una alta variabilidad en la distribución espacial del Zn (Figura 2-22), en algunos

puntos se observa que contenidos bajos de esta variable se asocian a altos contenidos de

Cd en almendra, de acuerdo con Alloway (2013), la deficiencia de Zn estimula la toma de

Cd.


Figura 2-22: Distribución espacial del Zn medido de 60 a 100 cm de profundidad,


La distribución espacial del Fe medido a 60 cm, es muy variable al interior de las tres fincas

y la relación con los contenidos de Cd en almendra no es muy clara especialmente en las

fincas N1 y N2 (Figura 2-23).

Figura 2-23: Distribución espacial del Fe medido de 60 a 100 cm de profundidad,


7

0



Se determinó el indice de Moran para la totalidad de las variables evaluadas, obervandose

una falta de autocorrelación espacial para el CO, Zn y Fe medidos de 0 a 30 cm (Tabla 2-

8). De igual forma se observa que las variables medidas de 60 a 100 cm no presentan

autocorrelación espacial (Tabla 2-9), y en general es en estas donde se observa la mayor

variabilidad de la distribución espacial.


medidas de 0 a 30 cm de profundidad, municipio Nilo


medidas de 60 a 100 cm de profundidad, municipio Nilo

2.2.2 Modelo econométrico

Yacopí

Se presentan inicialmente los resultados del proceso de modelado a partir de la regresión

lineal espacial, utilizando como respuesta el contenido de Cd en almendra y como variables

explicativas las señaladas en la Tabla 2-10. El primer modelo ajustado corresponde al

autorregresivo puro (con intercepto 0 ), descrito como:

1||;0 Wyy

con W como la matriz de pesos, el vector de residuales con ),0(~ 2

nn IN , siendo nn I

una matriz identidad de dimensión nn, a partir de la cual se estima el parámetro


autorregresivo espacial . En la Tabla 2-10 se observan los resultados del análisis de

regresión espacial para este modelo, en donde el intercepto y la estimación de son

significativos. La Tabla 2-11 señala los valores de varianza estimada de los residuos, el

criterio de información de Akaike y una medida de la significación estadística asociada al

índice de Moran de los residuos del modelo, a partir del cual se evidencia la dependencia

espacial de los residuos (p <0.001), lo que implicó no independencia de residuos.


municipio Yacopí

Parámetro estimación Error

estándar

test p_valor

Intercepto 11,822 2.165 Z:5,461 4,73e-9

Lambda 0,753 0,068 LR:48,524 3,26e-12

Tabla 2-11. Resultados sobre residuales y la calidad relativa del modelo autorregresivo

puro, municipio Yacopí


16,348 339,15 p<0,001

Después de probado el modelo autorregresivo puro (con intercepto 0 ) se incorporan las

variables explicativas, presentando en la Tabla 2-12, aquellas variables significativas. El

modelo utilizado se describe como:

1||; XWyy

con los mismos supuestos para aplicados en el modelo autorregresivo puro. En la Tabla

2-13 se observa una reducción de la varianza de los errores y el criterio de información de

Akaike, con lo que resulta mejor este modelo al autorregresivo puro además se acepta la

hipótesis nula de autocorrelación nula (I Moran de residuos con p=0.59), es decir implica

independencia de los residuos.

El diagrama de dispersión entre el Cd en almendra observado y el estimado para el modelo

autorregresivo puro (Modelo 1) y el modelo espacial en retraso (Modelo 2), se observa en

la Figura 2-24, visualizándose el ajuste de cada uno, además del coeficiente de correlación

7

2



de Pearson, que indica que el Modelo 2., el cual incluye las variables explicativas, presenta

la mejor correlación con un valor de 0.74.

Tabla 2-13. Parámetros estimados y su significación en el modelo espacial en retraso, para

las variables explicativas medidas una profundidad de 0 a 30 cm, municipio Yacopí

Parámetro estimación Error

estándar

test p_valor

Intercepto -7,018 2,025 Z:-3,46 5,30e-4

pH 2,578 0,473 Z:5,44 5,22e-8

Cd Total -0,477 0,197 Z:-2,43 0,0152

Cd Hoja 0,031 0,013 Z:2,36 0,0181

Cd Hojarasca 0,055 0,011 Z:5,16 2,50e-7

Cd Disponible 0,564 0,185 Z:3,04 0,0023

Lambda -0,504 0,217 LR:4,34 0,089

Tabla 2-14. Resultados sobre residuales y la calidad relativa del modelo espacial en

retraso, para las variables explicativas medidas a profundidad 0-30cm, municipio Yacopí


10,8 316,24 P=0,59


estimado de los modelos de regresión múltiple espaciales autorregresivo puro (Modelo 1)

y modelo espacial en retraso (Modelo 2), para las variables explicativas medidas de 0 a 30

cm de profundidad, municipio Yacopí


Tabla 2-15: Índice de Moran para las variables ponderadas involucradas en el proceso de

modelado

Figura 2-25: Matriz de correlación de las variables edáficas ponderadas (Pedregosidad,

Cd Disponible, Cd Total, pH, Carbono total, Fe, Zn) y tejido vegetal (Cd Almendra, Cd

Hojarasca, Cd Hoja), municipio Yacopí

Las matrices de correlación de Pearson y Spearman (Figura 2-25), indican alta correlación

de Cd total, pH, Cd disponible, Zn y las variables foliares, Cd en Hoja y Hojarasca, con la

variable respuesta Cd en almendra. Sin embargo, en la construcción del modelo, Zn no

aparece como variable respuesta (Tabla 2-16).

Se detalla que el modelo para las variables ponderadas (Tabla 2-16), mantiene como

variables explicativas, las obtenidas en el modelo de 0 a 30cm, puesto que, en la

ponderación, se asignó mayor peso a esta profundidad. Sin embargo, se diferencia un

mayor valor del criterio de información de Akaike, por lo cual, se evidencia que la

participación de los contenidos edáficos medidos a profundidad 60 a 100cm, explican los

contenidos de Cd en almendra. Esto se confirma con el diagrama de dispersión entre el

Cd en almendra observado y el estimado (Figura 2-26), cuyo coeficiente de correlación de

Pearson, para Modelo 2. (0.741), es mayor al obtenido a profundidad 0 a 30 cm.

7

4




las variables ponderadas, municipio Yacopí


estándar

test p_valor

Intercepto -8,005 2,392 Z:-3,34 8,16e-4

pH 31,66 6,284 Z:5,04 4,68e-7

Cd Total -7,482 2,864 Z:-2,61 8,99e-3

Cd Hoja 0,031 0,013 Z:2,25 0,0241

Cd Hojarasca 0,063 0,012 Z:5,24 1,63e-7

Cd Disponible 8,376 2,737 Z:3,06 0,0022

Lambda -0,450 0,217 LR:1,65 0,1987


retraso, para las variables explicativas ponderadas, municipio Yacopí


11,461 319,07 P=0,92



y modelo espacial en retraso (Modelo 2), para las variables explicativas ponderadas,

municipio Yacopí

Según la FAO (2007), las raíces de cacao alcanzan hasta 2 metros de profundidad.

Kummerow et al. (1982), indican que en la primera capa de suelo se encuentran las raíces


más finas de cacao. Lo anterior podría explicar cómo los contenidos de cadmio totales y

disponibles medidos a ambas profundidades explican los contenidos en almendra.

Nilo

El modelo autorregresivo puro (con intercepto 0 ), para Nilo se observa en la Tabla 2-18,

observándose significancia para el intercepto y la estimación de , además se detalla

dependencia espacial de los residuos con un p <0.001 asociado al índice de Moran (Tabla

2-19).


municipio Nilo


estándar

test p_valor

Intercepto 4,194 1,592 Z:2,6341 0,0084

Lambda 0,680 0,118 LR:15,839 6,89e-5

Tabla 2-19. Resultados sobre residuales y la calidad relativa del modelo autorregresivo

puro


5,957 116,81 p<0,001

La incorporación de las variables explicativas en el modelo se observa en la Tabla 2-20,

dicho modelo se describe como:

1||; XWyy

con los mismos supuestos para aplicados en el modelo autorregresivo puro. Se

evidencia una reducción en la varianza de los errores y el criterio de información de Akaike,

con respecto al modelo autorregresivo puro (Tabla 2-21). Al calcular el índice de Moran

para los residuos se obtiene un p valor de 0.655, a partir del cual se acepta la

independencia de los residuos.

7

6



En la Figura 2-27 se comparan el modelo autorregresivo puro (Modelo 1) y el modelo

espacial en retraso (Modelo 2), evidenciando para este último, menor dispersión de los

datos con un coeficiente de correlación de Pearson de 0.85.


las variables explicativas medidas una profundidad de 0 a 30 cm, municipio Nilo


estándar

test p_valor

Intercepto -4,937 1,210 Z:-4,08 4,50e-5

pH 0,618 0,319 Z:1,93 0,0533

Cd Total 0,854 0,526 Z:1,62 0,1043

CO 0,833 0,276 Z:3,01 0,0025

Cd Hojarasca 0,204 0,025 Z:8,14 4,4e-16

Cd Disponible -2,614 1,303 Z:-2,00 0,045

Lambda -0,523 0,289 LR:2,24 0,134


retraso, para las variables explicativas medidas a profundidad 0-30cm, municipio Nilo


1,8007 96,424 P=0,655

A diferencia de lo presentado en Yacopí, en el municipio de Nilo fue posible modelar las

variables medidas a la segunda profundidad, obteniendo que el Cd en almendra explicado

a partir de estas mediciones de 60 a 100 cm, se ve influenciado por los contenidos totales

de cadmio, Carbono total, Zn y Fe (Tabla 2-22), con altas correlaciones con la variable

dependiente a excepción del Fe (Figura 2-6).

Al comparar el modelo obtenido en la primera profundidad, se observa que este presenta

un mejor ajuste (r=0.85) en comparación con el obtenido a 60 (r=0.79), es decir al igual

que para Yacopí, existe una mayor influencia de los contenidos de las variables

explicativas medidos a una profundidad de 0 a 30 cm, sobre el Cd en almendra.




y modelo espacial en retraso (Modelo 2), para las variables explicativas medidas de 0 a 30

cm de profundidad, municipio Nilo


las variables medidas 60 -100, municipio Nilo


estándar

test p_valor

Intercepto 1,736 0,874 Z:1,98 0,047

Cd Total 2,390 0,328 Z:7,28 3,2e-13

CO -1,223 0,248 Z:-4,92 8,62e-7

Zn 0,982 0,144 Z:6,79 1,1e-11

Fe -0,012 0,004 Z:-3,19 0,0014

Lambda -0,784 0,245 LR:2,61 0,1061


retraso, para las variables explicativas medidas a profundidad 60-100cm, municipio Nilo


2,204 86,535 P=0,88

7

8





y modelo espacial en retraso (Modelo 2), para las variables explicativas medidas de 60 a

100 cm de profundidad, municipio Nilo

Arévalo et al. (2016) encontró una correlación de Pearson positiva entre el Cd, el pH y la

materia orgánica. En general el pH controla la disponibilidad y movilidad del Cd en el suelo

(Christensen 1984, Alloway 2013) y la materia orgánica tiene efectos significativos en su

disponibilidad (Degryse et al., 2009). De acuerdo con Eriksson (1988) y Kabata-Pendias &

Pendias (2000), la materia orgánica absorbe el Cd formando complejos organometálicos,

reduciendo así su solubilidad y movilidad. En cultivos de cacao, la principal fuente de

materia orgánica proviene de la descomposición de la hojarasca y los residuos de cosecha

(Hartemink, 2005), por tanto, es de esperarse que tanto los contenidos del elemento en la

hojarasca como el pH se presenten en todos los modelos evaluados. Adams et al. (2004),

evaluaron la relación de los contenidos de Cd en granos de trigo y cebada en Gran Bretaña,

con las propiedades del suelo, obteniendo que los contenidos de Cd total en suelo y el pH

influyen en las concentraciones de Cd en grano.

Arévalo et al. (2016), encontraron correlaciones positivas y significativas entre Fe y el Cd

en el suelo. De acuerdo con Barragán (2008) los óxidos de Fe favorecen la retención de

Cd.


El Cd y el Zn presentan un comportamiento químico similar, además de un sinergismo en

la absorción y translocación del Cd a los órganos de la planta, puesto que este ingresa a

la planta haciendo uso de canales transportadores específicos de Zn (Uraguchi et al. 2009,

Alloway 2013, Jiménez 2015). De acuerdo con Martínez & Palacio (2010) el contenido de

Cd aumenta con la presencia de sulfuros y óxidos de Zinc.

3. Fraccionamiento del Cadmio en suelos

Los metales presentes en el suelo pueden encontrarse en diversas formas químicas y

asociarse a diferentes componentes. La distribución de un elemento metálico en varias

fracciones depende de las propiedades físicas, químicas y mineralógicas del suelo. Es

importante determinar las concentraciones en las que se encuentra el metal en los distintos

compartimentos del suelo, puesto que algunas fracciones importantes del contenido total

pueden encontrarse en formas biodisponibles (Martínez & Rivero, 2005).

La determinación de las formas de cadmio en el suelo se realiza mediante extracción

secuencial e individual, (Bacon & Davidson 2008, Rao et al. 2008). La extracción

secuencial divide el contenido total de Cd, en conjuntos operacionales distintivos o

fracciones (Tessier et al. 1979, Rauret 1998, Gleyzes et al. 2002, Bacon & Davidson, 2008,

Rao et al. 2008). Este fraccionamiento permite determinar el grado de asociación del metal

con otras especies químicas que se encuentran en el suelo, permitiendo estudiar la

biodisponibilidad y lixiviación potencial de estas formas (Martínez & Rivero, 2005).

Se encuentran dentro de estas formas fracciones solubles, tales como soluble en agua,

intercambiable y ácido soluble, las cuales se relacionan con el Cd disponible para la planta

(Kashem et al. 2007, Rao et al. 2008, Kosolsaksakul et al. 2014, Sungur et al. 2014). La

fracción residual corresponde al Cd que hace parte de los silicatos, heredados de los

materiales parentales, y no es una forma disponible (Rao et al. 2008, Nogueira et al. 2010,

Aikpokpodion et al. 2012). De acuerdo a Mohamed et al. (2010), existe una fracción

orgánica, relacionada con la caracterización de la materia orgánica, puesto que los ácidos

fúlvicos y húmicos presentan afinidad con el Cd y tienden a la formación de complejos

(Bernal et al., 2007). Amacher (1996), señala tres fases de materia orgánica (MO),

asociadas a la extracción con hipoclorito de sodio (NaClO), pirofosfato de sodio (Na4P2O7)

y peróxido de hidrógeno (H2O2). Esta fracción asociada a la materia orgánica puede ser

importante, ya que los suelos cultivados con cacao se caracterizan por la acumulación de



materia orgánica en las capas superiores, debido principalmente a la descomposición de

la hojarasca, tejidos leñosos de la poda, raíces muertas y residuos de cosecha (Beer 1988,

Wood & Lass 2008).

Aikpokpodion et al. (2012), identificaron las formas disponibles de Cd, en plantaciones de

cacao en Nigeria, evaluando seis fracciones: soluble en agua, intercambiable, asociado a

carbonatos, óxidos de Mn-Fe y Cd asociado a los orgánico.

Cuando el Cd se asocia a actividades antropogénicas, debido a su incorporación artificial

en el suelo, se presentan mayores contenidos en las fracciones solubles, contrario a si

proviene del material parental, pues podrá encontrarse mayores contenidos en la fracción

residual (Rao et al. 2008, Nogueira et al. 2010, Aikpokpodion et al. 2012).

Se llevó a cabo el fraccionamiento de las muestras con el objetivo de caracterizar las

formas químicas del cadmio en suelos de Nilo y Yacopí con altos contenidos de Cd en

suelo y planta, y evaluar biodisponibilidad potencial para plantas de cacao.


3.1.1 Localización

Él estudió se llevó a cabo en los municipios de Yacopí y Nilo, departamento de

Cundinamarca (Colombia), en 6 fincas con presencia de contenidos de Cd alto en

almendra, más una finca testigo, por cada municipio, con valores por debajo de 3 ppm

(Figuras 3-1 y 3-2), seleccionadas a partir del diagnóstico global realizado por Soler (2017).

Partiendo del muestreo descrito en el capítulo 2, se agruparon las muestras de acuerdo a

su localización y a los valores obtenidos de Cd en almendra y Cd total medido a una

profundidad del suelo de 0 a 30 cm (Tablas 3-1 y 3-2).

3.1.2 Metodología

Se realizó una extracción secuencial, a fin de caracterizar las formas disponibles de Cd en

el suelo, en las 6 fincas consideradas bajo estudio, en muestras de suelo donde se

Conclusiones 3 83

encontraron las plantas con contenidos altos de Cd en almendra y los dos testigos. Para

el fraccionamiento, se agruparon las muestras tomadas en cada finca (Tablas 3-1 y 3-2),

de acuerdo a los rangos de Cd presentes en la almendra, y se obtuvieron muestras

compuestas, con diferentes contenidos de Cd. Esta extracción se realizó para las muestras

de suelo tomadas a una profundidad de 0 a 30 cm.

Figura 3-1: Localización de los grupos de muestras para las fincas seleccionadas,

municipio Yacopí

Figura 3-2: Localización de los grupos de muestras para las fincas seleccionadas,

municipio Nilo



Tabla 3-1: Agrupación de puntos de muestreo para la extracción secuencial de las formas

de Cd en suelos de 0-30cm, municipio Yacopí

Finca Grupo Punto de muestreo

Cd en almendra (mg/kg)

Cd total (mg/kg)

1 2,3,4,5,6 1.027-17.6 7.6 - 9.3

2 11 17.8 15.6

3 7,9,10,12 15.2-20.03 17.6 - 18.9

4 1 21.8 21.1

5 8 20.5 38.2

1 2,5,6,10,9 9.7-13.5 1.01 - 2.3

2 3,4 1.9-2.6 0.8 - 0.9

3 7,11 14.06-18.25 3 - 4.05

4 1,12 17.1-19.5 5.3 - 8.02

5 8 16.6 12.3

1 6,7 19.25-19.8 24.8 -25.2

2 4,5,12 17.9-19.26 14.7 - 19.6

3 2 14.87 32.9

4 3 20.97 30.7

5 8 30.6 52.7

6 10,11 14.26-18.76 32.5 - 42.1

7 9 1.02 22.3

1 1,2,3 2.1-10.2 1.6 - 2.6

2 4,5,6,7 7.37-17.28 5.2 - 6.1

3 8 10.23 5.2

4 9 9.63 7.5

1 9,10,11,12 1.3-5.12 1.3 - 1.9

2 1 1.28 1.6

3 2 2.17 1.8

4 3,4,5,6 1.0-3.95 0.4 - 1

5 7,8 1.3-3.9 0.8 - 1.6

Tabla 3-2: Agrupación de puntos de muestreo para la extracción secuencial de las formas

de Cd en suelos de 0-30 cm, municipio Nilo

Finca Grupo Punto de muestreo

Cd en almendra (mg/kg)

Cd total (mg/kg)

1 3, 4 0.26-0.36 0.4-0.5

2 2,5,8,7 0.91-1.92 0.58-0.76

3 1,9 2.9-3.06 1.09-1.51

4 16 2.43 3.13

1 1,4 8.04-14.59 3.67-3.94

2 5,6 9.23-12.43 1.7-2.67

Conclusiones 3 85

3 2 6.55 2

4 3 6.2 8.37

1 6,7,8 2.99-9.6 1.14-2.04

2 1,2,3 2.01-5.13 1.17-1.44

3 4,5 3.07-5.89 2.85-3.28

3.1.3 Materiales

Se utilizó suelo seco a temperatura ambiente, pasado por un tamiz de 2 mm, proveniente

de la zona debajo del canopi de los árboles seleccionados.

Inicialmente en cada finca se tomaron 6 y 12 muestras de suelo a una profundidad de 0 a

30 cm y muestras de frutos de cacao, a las cuales se les determinó el contenido de Cd

total y Cd en almendra. De acuerdo a los resultados obtenidos, se agruparon las muestras

en grupos con contenidos similares, tanto en suelo como en almendra. De cada punto se

tomó la misma cantidad de suelo y se realizó una mezcla del suelo seco y tamizado de

cada punto, a fin de obtener una muestra compuesta homogénea, representativa del grupo,

a la cual se le realizó la extracción secuencial de las formas de Cadmio. En total se

obtuvieron 26 muestras de Yacopí y 11 de Nilo.


Las fases Cd obtenidas mediante extracción secuencial, se identifican de acuerdo a la

metodología descrita por Amacher (1996) (Tabla 3-3). La extracción de todas las fases se

realizó con 1.0 g de suelo y la valoración del Cd se efectuó por espectrometría de absorción

atómica. Para la determinación del Cd asociado a la materia orgánica se decidió efectuar

la extracción con Pirofosfato de sodio. De acuerdo con Herrera et al. (2004) el pirofosfato

de sodio presenta un rendimiento de extracción superior al del peróxido de hidrógeno,

puesto que es un agente quelatante que permite solubilizar compuestos orgánicos

precipitados por metales (López, 2013), sin afectar los óxidos de Fe y Al amorfos o

cristalinos (McKeague, 1967).

Tabla 3-3: Metodologías de laboratorio para la extracción de las formas de Cd en el suelo

Fase Método

Intercambiable Nitrato de magnesio (Mg(NO3)2).

Carbonatos Acetato de sodio (NaOAc).



Óxido de Manganeso Hidroxilamonio cloruro (NH2OH.HCl 0.1M)

Materia orgánica usando Na4P2O7 Pirofosfato de sodio (Na4P2O7)

Óxido de hierro amorfo Hidroxilamonio cloruro (NH2OH.HCl 0.2M + 0.25

M HCl)

Óxido de hierro cristalino Oxalato de amonio (C2H8N2O4), ácido oxálico

(C2H2O4), ácido ascórbico (C6H8O6)

Residual Agua regia (HCl:HNO3 - 3:1)


Matrices de correlación

Se calcularon las matrices de correlación de Pearson y de Spearman determinando así,

las relaciones lineales (Pearson) y de cualquier función monótona (Spearman) (Restrepo,

2005), permitiendo definir las formas de Cd relacionadas con el Cd en almendra. Para los

análisis de correlación con el Cd total y el Cd en almendra, se tomaron los promedios de

los valores medidos de las muestras con las que se conformaron los grupos.


Las tablas 3-4 y 3-5 señalan los promedios de Cd de cada fracción, asociados a las

muestras de Yacopí y Nilo. El porcentaje que representa cada fracción con respecto al Cd

total se observa en las Figuras 3-4 y 3-5.

La relación entre los contenidos de Cd total determinados con agua regia y el estimado a

través de la suma de los contenidos de cada fracción (Figura 3-3), expresada a través de

una ecuación lineal, presenta una pendiente cercana a 1, lo que indica una buena

concordancia en los valores hallados de ambas formas, dando confiabilidad al proceso de

fraccionamiento empleado.

Conclusiones 3 87

Figura 3-3. Relación entre el Cd total estimado a través de la suma de las fracciones y el

medido con agua regia (mg/kg)

Tabla 3-4: Promedio de los contenidos de las formas de Cd disponible, municipio Yacopí

Fincas No.

Muestras Intercambiable

(mg/kg) Carbonatos

(mg/kg)

Óxidos de manganeso

(mg/kg)

MO pirofosfato

(mg/kg)

Óxidos hierro amorfo (mg/kg)

Óxidos hierro

cristalino (mg/kg)

Residual (mg/kg)

Y1 5 0.888 8.165 4.430 5.957 1.755 0.483 1.286

Y2 5 0.610 1.634 0.663 4.395 0.858 0.138 0.423

Y3 7 1.918 13.253 5.913 7.878 0.634 0.636 1.051

Y4 4 0.272 1.564 1.244 4.787 0.736 0.323 0.651

Y5 5 0.064 0.185 0.870 4.280 1.009 0.178 0.174

Tabla 3-5: Promedio de los contenidos de las formas de Cd disponible, municipio Nilo

Fincas No.

Muestras Intercambiable

(mg/kg) Carbonatos

(mg/kg)

Óxidos de manganeso

(mg/kg)

MO pirofosfato

(mg/kg)

Óxidos hierro

amorfo (mg/kg)

Óxidos hierro

cristalino (mg/kg)

Residual (mg/kg)

N1 4 0.338 0.060 0.800 0.022 4.221 0.522 0.026

N2 4 0.401 1.694 1.047 0.421 5.562 0.327 0.467

N3 3 0.381 0.631 0.839 0.053 4.815 0.314 0.533

En Yacopí los contenidos más altos de Cd se presentaron en la fase asociada a la materia

orgánica para la mayoría de las fincas, a excepción de la finca Y1 y Y3 (Tabla 3-4, Figura



3-4), en donde los contenidos más altos se presentan en la fase carbonatos, representando

el 33.14 y 42.47% del Cd total, respectivamente, seguido por los contenidos de Cd en la

MO. Se observan además contenidos considerables en las fases asociadas a los óxidos

de Mn y Fe amorfo, con un promedio del porcentaje de Cd total del 10% a excepción de la

finca Y3, cuyos contenidos de Cd asociados a los óxidos de Fe aportan menos del 6%. La

fase intercambiable, la de óxidos de Fe cristalino y la residual, presentaron los porcentajes

más bajos (<5%), similar a lo encontrado por Chávez et al. (2016), en suelos cultivados

con cacao en el sur de Ecuador, en donde el menor porcentaje de Cd total se presentó en

las fases intercambiable y reducible (asociada a los óxidos de Fe cristalino), con los

contenidos de Cd más altos en la fase oxidable, asociada a la materia orgánica, seguido

por los contenidos en carbonatos. A diferencia del presente estudio, este autor reporta una

mayor participación de la fase residual.

Aikpokpodion et al. (2012), evaluaron en cultivos de cacao en Nigeria, los contenidos de

Cd asociados a las fases soluble en agua, intercambiable, carbonatos, óxidos de Fe –Mn,

oxidable (Materia orgánica) y residual, encontrando en esta última, el mayor porcentaje de

Cd total, seguido por los contenidos en materia orgánica.

Figura 3-4. Porcentajes de las formas disponibles de Cd con respecto al total, municipio

Yacopí

Conclusiones 3 89

Se midieron los contenidos de Cd en los fragmentos rocosos extraídos de 9 muestras, para

el municipio de Yacopí, los cuales variaron de 0.9 a 26.7 mg/kg, encontrando los valores

más altos en las fincas Y1 y Y3, los cuales presentan contenidos altos de Cd asociados a

carbonatos. Esta última finca presenta los valores más altos de Cd en carbonatos y en

material parental y se ubica en la unidad de suelos MPVf correspondiente a la asociación

Humic Dystrudepts – Typic Hapludands, la cual se constituye de rocas clásticas

limoarcillosas con intercalaciones de carbonatos en algunos sectores (Figura 1-21).

Figura 3-5. Porcentajes de las formas disponibles de Cd con respecto al total, municipio

Nilo

En Nilo, los contenidos de Cd más altos se asocian a la fase de materia orgánica (Tabla 3-

5, Figura 3-5), con un porcentaje del Cd total superior al que se presenta en Yacopí (60 a

75%), seguido por la fase carbonatos para las fincas N2 y N3, y óxidos de Fe amorfo en la

finca N1. La fase intercambiable tiene una mayor participación especialmente en las fincas

N2 y N3 (Tabla 3-5). Para este municipio se tomaron de 6 muestras los fragmentos

rocosos, cuyos contenidos de Cd total oscilaron de 0.3 a 5 mg/kg. Los valores más altos

se encontraron en la finca N2, la cual presenta mayores contenidos de Cd asociado a

carbonatos, en comparación con los otros lotes.



De acuerdo a Mohamed et al. (2010), la fracción orgánica se relaciona con la

caracterización de la materia orgánica, puesto que los ácidos fúlvicos y húmicos presentan

afinidad con el Cd y tienden a la formación de complejos (Bernal et al., 2007).

Los suelos cultivados con cacao se caracterizan por la acumulación de MO, proveniente

de la descomposición de la hojarasca (Beer 1988, Wood & Lass 2008), por lo que es de

esperarse que, en estos suelos, las fracciones de Cd asociado a MO presenten valores

altos. Se confirma una correlación alta entre los contenidos de esta fracción y los niveles

de C medido por la técnica del analizador elemental (0.67), la cual mide el contenido total

de C (tanto orgánico como inorgánico). Los niveles de carbono medidos no corresponden

solamente a la materia orgánica, sino que también pueden estar involucrando los

carbonatos, si estos están presentes en el suelo.

HuiYin et al. (2016), señalan que el Cd se asocia principalmente con óxidos de Fe

cristalinos. De acuerdo con Hong et al. (2002) el Cd está fuertemente unido a las

superficies de minerales arcillosos, óxidos Fe y Al y humus. Sin embargo, en el presente

estudio se observó para ambos municipios, mayor porcentaje del Cd total asociado a

óxidos de Fe amorfo.

Figura 3-6: Matriz de correlación para las fracciones de Cd, las variables edáficas medidas

a una profundidad de 0 a 30 cm y el Cd en el tejido vegetal, municipio Yacopí

Conclusiones 3 91

La matriz de correlación de Pearson y Spearman calculada para Yacopí (Figura 3-6),

señala que la mayor correlación entre los contenidos de Cd en almendra y los contenidos

de Cd de cada fracción se dan con el Cd intercambiable (0.78), asociado a carbonatos

(0.71), óxidos de manganeso (0.65) y residual (0.62), además de una correlación positiva

pero baja de los contenidos asociados a la materia orgánica (0.45). Chavez et al. (2016),

encontraron correlaciones significativas entre el Cd en almendra y los contenidos del

elemento asociados a la fase residual y carbonatos, medidos de 0 a 5 cm de profundidad,

con coeficientes de correlación de 0.57 y 0.7, respectivamente.

Las fracciones con mayor correlación con el Cd disponible presentado en el capítulo 2

(extraído con DTPA), corresponden a la intercambiable (0.9), carbonatos (0.94), óxidos de

manganeso (0.87), MO (0.8) y residual (0.58). Según Kashem et al. (2007), Rao et al.

(2008), Kosolsaksakul et al. (2014) y Sungur et al. (2014), las fracciones intercambiables y

carbonatos, se relacionan con el Cd disponible para la planta, mientras que el acomplejado

en la MO es potencialmente disponible (Bacon & Davidson 2008, Rao et al. 2008). De

acuerdo con Mohamed et al. (2010), la materia orgánica puede alterar la especiación de

Cd de la fracción soluble a la oxidable.

Los carbonatos son sensibles al cambio de pH, y el Cd asociado a estos aumenta su

disponibilidad en condiciones ácidas, frecuentes en suelos con cultivo de cacao, puesto

que las raíces liberan ácidos orgánicos de bajo peso molecular (Chavez et al., 2016). La

solubilidad del Cd tiene un punto de inflexión alrededor del pH 6 (McBride, 1994), por

encima del cual, se limita a la complejación con la materia orgánica y la adsorción en

superficies minerales (Sullivan et al., 2013). El pH de los lotes estudiados fue muy variable

oscilando de 3.7 a 7.24, observándose mayores contenidos de Cd asociado a carbonatos

en pH entre 5 y 7.24. De acuerdo con Kabata-Pendias (2000), el cadmio presenta mayor

movilidad en un rango de pH de 4.5-5.5, mientras que a valores de pH más altos se

convierte en formas insolubles de carbonato y fosfato.

La correlación entre Cd en almendra y los contenidos de Cd en óxidos de manganeso, que

representan entre 12.2 a 18.2% del Cd total, fue alta (0.65). A su vez, esta fase presenta

una alta asociación con el Cd disponible (extraído con DTPA) (r=0.87), lo cual muestra que

los contenidos de Cd en óxidos de Mn también son formas asimilables por la planta. He

et al. (2015) indican que el Cd liberado durante la meteorización de carbonatos, se



acompleja en más de un 10% con la materia orgánica y en 30% con los óxidos de Fe y Mn,

mientras que sólo un 2.4% sale a constituir la fracción residual. Esto explica la alta

correlación entre los contenidos de Cd en la fase carbonatos con la de óxidos de

manganeso (0.83) y la fase residual (0.73). Como se señaló con anterioridad, los niveles

más altos de Cd en carbonatos se relacionaron a los valores más altos de Cd total en el

material parental. Según la cartografía del IGAC (2000), los cultivos correspondientes

están ubicados en una unidad de suelo que reporta intercalaciones de carbonatos, por lo

que podría esperarse que la fase residual provenga del material parental calcáreo, acorde

a lo expuesto por Rao et al. (2008), Nogueira et al. (2010) y Aikpokpodion et al. (2012).

Figura 3-7: Matriz de correlación para las fracciones de Cd, las variables edáficas medidas

a una profundidad de 0 a 30 cm y el Cd en el tejido vegetal, municipio Nilo

En Nilo se observaron correlaciones altas entre los contenidos de Cd en almendra y el Cd

en carbonatos (0.8), MO (0.74) y residual (0.74). De acuerdo con He et al. (2015) las

fracciones unidas a carbonatos, óxidos y materia orgánica podrían considerarse

relativamente activas dependiendo de las propiedades físicas y químicas de los suelos. La

fracción de Cd en carbonatos presenta una correlación alta con el Cd disponible (extraído

con DTPA) (0.75), evidenciando que el Cd en los carbonatos presenta alta solubilidad y

puede corresponder a formas asimilables por la planta.

Conclusiones 3 93

El pH en Nilo fue menos variable que en Yacopí, oscilando de 4.2 a 6.3 para las muestras

evaluadas, encontrándose dentro del rango que favorece la movilidad y solubilidad de Cd

(McBride 1994, Kabata-Pendias 2000). Esta fuerte correlación entre el Cd en almendra y

el Cd asociado a la MO, se encuentra acorde con los modelos econométricos descritos en

las tablas 2-20 y 2-22, en donde se observó que parte de las variables que explican los

contenidos de Cd en almendra son el Carbono total, el cual es una medida parcial de los

niveles de la MO en el suelo, medido a ambas profundidades, sin embargo, debe tenerse

presente que esos niveles de carbono total pueden estar incluyendo el carbono de los

carbonatos en suelos donde hubo reacción positiva al HCl 1M, como en el caso de la finca

N2.

La relación entre la fase carbonatos y MO es baja en los suelos de Nilo, por lo cual podría

intuirse que la respuesta del Cd en carbonatos no está limitada por la MO. Soler (2017),

reporta aplicaciones de cal dolomita con niveles de Cd entre 8.53 a 9.21 mg/kg en algunos

lotes cultivados con cacao en este municipio. De acuerdo con Alloway (2013),

concentraciones de Cd en la cal, superiores a las presentes en el suelo, puede ocasionar

contaminación con este elemento. Las muestras de Nilo reportan contenidos de Cd total

de 2 a 8.37 mg/kg, por lo que es posible que se esté presentando contaminación debida a

la aplicación de Cal dolomita. De acuerdo con Kaplan et al. (2011) y Akkajit et al. (2013),

la fracción carbonatos al igual que la intercambiable, soportan la mayor parte del

contaminante en suelos enriquecidos con Cd, y son estas fases las relacionadas con el Cd

disponible para la planta (Kashem et al. 2007, Rao et al. 2008, Kosolsaksakul et al. 2014,

Sungur et al., 2014). Según Rao et al. (2008), Nogueira et al. (2010) y Aikpokpodion et al.

(2012), cuando se introduce el Cd de manera artificial, se observan contenidos altos en las

fracciones solubles, dentro de las que se encuentra la de carbonatos.

De acuerdo con Chavez et al. (2016), la fracción residual puede relacionarse con el Cd

recalcitrante derivado de la aplicación de fertilizantes, sin embargo, no podría descartarse

la influencia del material parental en la fracción residual y carbonatos, puesto que algunos

lotes con valores altos en estas, también presentaban contenidos altos de Cd en el material

parental.



4. Conclusiones y recomendaciones

4.1 Conclusiones

Los contenidos de Cd disponible y total en suelo y en almendra se encuentran

espacialmente sectorizados, mostrando valores altos hacia la parte norte y suroccidental

del municipio de Yacopí, y hacia la parte Noroccidental y Nororiental del municipio de Nilo.

La distribución del elemento en Yacopí mostró una mayor relación con las unidades de

suelo cartografiadas por el IGAC en 2000, lo que permite establecer una relación con la

tipología de suelo. En Nilo, por el contrario, la dispersión de los datos, no permite asociar

dicha sectorización con las unidades del suelo mapeadas por el IGAC (2000).

Las observaciones asociadas al diagnóstico inicial de los niveles de Cd en el suelo y la

planta, en las 64 fincas del municipio de Yacopí y las 41 de Nilo, se ajustaron a modelos

econométricos espaciales con retraso en las variables explicativas. Para Yacopí los

contenidos de Cd en almendra son explicados por los contenidos del elemento en hojas y

hojarasca, además del fósforo, pH y Cd disponible en el suelo. En Nilo además de los

contenidos foliares, el Cd en almendra se ve explicado por el pH, Cd disponible y total,

fosforo, manganeso y zinc. En general en ambos municipios los contenidos de Cd en suelo

y tejido vegetal más altos se localizaron en zonas con pH superior 5.

Los niveles de Cd total y disponible medidos a una profundidad de 60 a 100 cm, muestran

una tendencia a ser más bajos en relación a los de 0 a 30 cm, en ambos municipios, sin

embargo, es necesario tener en cuenta que a pesar de que la cantidad de Cd encontrada

a mayor profundidad disminuye, tales contenidos siguen siendo elevados y corresponden

a suelos considerados contaminados

Conclusiones 3 95

En la etapa posterior al diagnóstico global, considerando solamente las 5 fincas

seleccionadas en Yacopí para el muestreo más detallado, los contenidos de Cd en

almendra se ven explicados por los contenidos del elemento en hojas y hojarasca, además

de los contenidos de Cd total y disponible y del pH del suelo, medidos a una profundidad

de 0 a 30 cm. Las mediciones realizadas a profundidades 60 a 100 cm no explican los

contenidos de Cd en almendra; sin embargo, al involucrar las mediciones realizadas en

ambas profundidades mediante el cálculo de promedios ponderados, permite mejorar el

valor de r2 en el modelo. En cuanto a Nilo, con base en los resultados de los análisis de 3

fincas, el Cd en almendra se ve explicado por los contenidos en hojarasca, Cd total y

disponible, carbono total y pH medidos de 0 a 30 cm de profundidad, y por el Cd total,

carbono total, zinc y hierro medidos de 60 a 100 cm.

La extracción secuencial de las formas de Cd disponibles en suelo reveló que las

fracciones asociadas a materia orgánica, carbonatos y óxidos de manganeso representan

los porcentajes más altos con respecto al Cd total, en los suelos de ambos municipios. En

comparación con Nilo, Yacopí presenta porcentajes más altos de Cd en la fracción

carbonatos.

En las fincas con los niveles más altos de Cd total, localizadas en Yacopí, la fracción de

Cd asociada a carbonatos es la que más contribuye con los contenidos de Cd total en el

suelo, además está relacionada con los niveles altos de Cd hallados en la fracción

pedregosa del suelo, lo que refleja el aporte del elemento hecho por el material parental.

Con respecto al fraccionamiento, el Cd en almendra presentó correlaciones altas con el Cd

intercambiable, asociado a carbonatos, óxidos de manganeso, residual y a la materia

orgánica, en Yacopí; y a las fracciones carbonatos, materia orgánica y residual, en Nilo.

Esto indica que un porcentaje considerable de cadmio en el suelo está en formas

disponibles para la planta.

La participación de la variable Cd en hojarasca en todos los modelos que explican el Cd

presente en almendra, y su correlación con varias de las fracciones de Cd determinadas,

permiten corroborar el ciclaje de Cd en el sistema productivo de cacao a través de la

hojarasca.



4.2 Recomendaciones

La alta variabilidad espacial del Cd en los suelos de Nilo y Yacopí, que muestra lotes con

niveles bajos aledaños a otros con niveles altos, indica la importancia de implementar los

análisis de Cd, principalmente Cd disponible extraído con DTPA, por su fácil uso en análisis

de rutina, antes de tomar decisiones sobre el establecimiento de nuevas siembras de

cacao en las zonas productoras de Cundinamarca. Así mismo, se recomienda que en los

estudios de Evaluación de tierras que se adelantan en el país, para identificar los suelos

potencialmente aptos para el cultivo de cacao, se implemente como criterio de evaluación,

los contenidos de Cd en el suelo.

Un estudio detallado sobre la dinámica de la producción de biomasa de hojarasca, las

tasas de descomposición de esta, y la estimación de las cantidades de Cd que se liberan

al suelo, es necesario para entender el proceso de ciclaje de Cd en los municipios de Nilo

y Yacopí. Esto permitirá plantear estrategias de manejo de la hojarasca, con el fin de

contrarrestar la recirculación del Cd en el sistema.

Se debe mejorar el conocimiento del papel de las especies forestales asociadas en los

sistemas productivos de cacao, para entender el papel que pueden desempeñar en la

disminución de la presencia de Cd en el suelo y en el cultivo.

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