Biorremediación de cromo y fenol mediante la aplicación de microorganismos nativos de la Provincia de Córdoba Bioremediation of chromium and phenol by the application of native microorganisms from Córdoba Province

La contaminación ambiental por metales pesados como el cromo y por compuestos orgánicos como los fenoles es un grave problema a nivel mundial debido a su toxicidad y a sus efectos adversos sobre los seres humanos, la flora y la fauna, tanto por su acumulación en la cadena alimentaria como por su continua persistencia en el medio ambiente. En un estudio preliminar, efectuado por nuestro laboratorio, se han detectado elevados niveles de estos contaminantes en sedimentos y efluentes en zonas industriales del sur de la provincia de Córdoba, lo cual plantea la necesidad de removerlos. Entre las tecnologías disponibles, la biorremediación, que se basa en el uso de sistemas biológicos, como los microorganismos, para la detoxificación y la degradación de contaminantes, se presenta como una alternativa probablemente más efectiva y de menor costo que las técnicas convencionales. Sin embargo, la aplicación de esta tecnología depende en gran parte de la influencia de las características particulares y específicas de la zona a remediar. En consecuencia, en primer lugar se caracterizará la zona de muestreo y se aislarán e identificarán microorganismos nativos de la región, tolerantes a cromo y fenol, a partir de muestras de suelo, agua y sedimentos, ya que podrían constituir una adecuada herramienta biotecnológica, mejor adaptada al sitio a tratar. Posteriormente se estudiará la biorremediación de Cr y fenol utilizando dichos microorganismos, analizando su capacidad para biotransformar, bioacumular o bioadsorber a estos contaminantes, y se determinarán las condiciones óptimas para el tratamiento. Se analizarán los posibles mecanismos fisiológicos, bioquímicos y moleculares involucrados en la remediación, que constituye una etapa crucial para el diseño de una estrategia adecuada y eficiente. Finalmente, se aplicará esta tecnología a escala reactor, como una primera aproximación al tratamiento a mayor escala. De esta manera se espera reducir los niveles de estos contaminantes y así minimizar el impacto ambiental que ellos producen en suelos y acuíferos. A futuro, la utilización de los microorganismos seleccionados, de manera individual o formando consorcios, para el tratamiento de efluentes industriales previa liberación al medio ambiente, o su uso en bioaumento, constituirían posibles alternativas de aplicación. Los principales impactos científico-tecnológicos del proyecto serán: (a) la generación de una nueva tecnología biológica de decontaminación de cromo y fenol, intentando presentar soluciones frente a una problemática ambiental que afecta a nuestra región, pero que además es común a la mayoría de los países, (b) la formación de nuevos recursos humanos en el área y (c) el trabajo en colaboración con otros grupos de investigación que se destacan en el área de biotecnología ambiental. Environmental pollution produced by heavy metals, such as chromium and organic compounds like phenolics is a serious global problem due to their toxicity, their adverse effects on human life, plants and animals, their accumulation in the food chains and also by their persistance in the environment. In a previous study performed in our laboratory, high levels of these pollutants were detected in sediments and effluents from industrial zones of the south of Cordoba Province, which determine the need to remove them. Among various technologies, bioremediation which is based on the use of biological systems, such as microorganisms, to detoxify and to degrade contaminants, is probably the most effective alternative, and it is less expensive than other conventional technologies. However, the application of this technology depends on the influence of the particular and specific characteristics of the zone to be remediate. As a consecuence, at the first time, the zone of sampling will be characterized and then, native microorganisms, tolerant to chromium and phenol, will be isolated from soils, water and sediments and identificated. These microorganisms would be an adequate biotechnological tool, more adapted to the conditions of the site to be remediate than other ones. Then, the ability of these selected microorganisms to biotransform, bioaccumulate or biosorbe chromium and phenol will be studied and the optimal conditions for the treatment will be determined. The possible physiological, biochemical and molecular mechanisms involved in bioremediation will be also analized, because this is a crucial step in the design of an adequate and efficient remediation strategy. Finally, this technology will be applied in a reactor, as an approximation to the treatment at a major scale. A reduction in the levels of these pollutants will be expected, to minimize their environmental impact on soils and aquifers.

DESARROLLO DE APLICACIONES ESTADÍSTICAS PARA LA AGRICULTURA DE PRECISIÓN. STATISTICAL APPLICATIONS FOR PRECISION AGRICULTURE

A partir de las últimas décadas se ha impulsado el desarrollo y la utilización de los Sistemas de Información Geográficos (SIG) y los Sistemas de Posicionamiento Satelital (GPS) orientados a mejorar la eficiencia productiva de distintos sistemas de cultivos extensivos en términos agronómicos, económicos y ambientales. Estas nuevas tecnologías permiten medir variabilidad espacial de propiedades del sitio como conductividad eléctrica aparente y otros atributos del terreno así como el efecto de las mismas sobre la distribución espacial de los rendimientos. Luego, es posible aplicar el manejo sitio-específico en los lotes para mejorar la eficiencia en el uso de los insumos agroquímicos, la protección del medio ambiente y la sustentabilidad de la vida rural. En la actualidad, existe una oferta amplia de recursos tecnológicos propios de la agricultura de precisión para capturar variación espacial a través de los sitios dentro del terreno. El óptimo uso del gran volumen de datos derivado de maquinarias de agricultura de precisión depende fuertemente de las capacidades para explorar la información relativa a las complejas interacciones que subyacen los resultados productivos. La covariación espacial de las propiedades del sitio y el rendimiento de los cultivos ha sido estudiada a través de modelos geoestadísticos clásicos que se basan en la teoría de variables regionalizadas. Nuevos desarrollos de modelos estadísticos contemporáneos, entre los que se destacan los modelos lineales mixtos, constituyen herramientas prometedoras para el tratamiento de datos correlacionados espacialmente. Más aún, debido a la naturaleza multivariada de las múltiples variables registradas en cada sitio, las técnicas de análisis multivariado podrían aportar valiosa información para la visualización y explotación de datos georreferenciados. La comprensión de las bases agronómicas de las complejas interacciones que se producen a la escala de lotes en producción, es hoy posible con el uso de éstas nuevas tecnologías. Los objetivos del presente proyecto son: (l) desarrollar estrategias metodológicas basadas en la complementación de técnicas de análisis multivariados y geoestadísticas, para la clasificación de sitios intralotes y el estudio de interdependencias entre variables de sitio y rendimiento; (ll) proponer modelos mixtos alternativos, basados en funciones de correlación espacial de los términos de error que permitan explorar patrones de correlación espacial de los rendimientos intralotes y las propiedades del suelo en los sitios delimitados. From the last decades the use and development of Geographical Information Systems (GIS) and Satellite Positioning Systems (GPS) is highly promoted in cropping systems. Such technologies allow measuring spatial variability of site properties including electrical conductivity and others soil features as well as their impact on the spatial variability of yields. Therefore, site-specific management could be applied to improve the efficiency in the use of agrochemicals, the environmental protection, and the sustainability of the rural life. Currently, there is a wide offer of technological resources to capture spatial variation across sites within field. However, the optimum use of data coming from the precision agriculture machineries strongly depends on the capabilities to explore the information about the complex interactions underlying the productive outputs. The covariation between spatial soil properties and yields from georeferenced data has been treated in a graphical manner or with standard geostatistical approaches. New statistical modeling capabilities from the Mixed Linear Model framework are promising to deal with correlated data such those produced by the precision agriculture. Moreover, rescuing the multivariate nature of the multiple data collected at each site, several multivariate statistical approaches could be crucial tools for data analysis with georeferenced data. Understanding the basis of complex interactions at the scale of production field is now within reach the use of these new techniques. Our main objectives are: (1) to develop new statistical strategies, based on the complementarities of geostatistics and multivariate methods, useful to classify sites within field grown with grain crops and analyze the interrelationships of several soil and yield variables, (2) to propose mixed linear models to predict yield according spatial soil variability and to build contour maps to promote a more sustainable agriculture.