Sediment physicochemical properties condition pollutant association : a multivariate study of polybrominated diphenyl ethers on the Mendoza River irrigation areas

This work is a multidisciplinary environmental study that provides new insights into the relationships between sediment-organic matter characteristics and polybrominated diphenyl ethers (PBDEs) concentration. The aim of the present multivariate study was to correlate factors influencing PBDEs accumulation in sediment by using principal component analysis (PCA). Organic matter studies by Fourier Transform-Infrared spectroscopy and physicochemical analyses (Total Organic Carbon, pH, electrical conductivity) of sediment samples were considered for PCA. Samples were collected from an artificial irrigation network on the Mendoza River irrigation areas. PCA provided a comprehensive analysis of the studied variables, identifying two components that explained 63% of the data variance. Those factors were mainly associated to organic matter degradation degree, which represent a new insight into the relationships between organic matter in sediments and PBDEs fate. In this sense it was possible to determine that not only the content but also the type of organic matter (chemical structure) could be relevant when evaluating PBDEs accumulation and transport in the environment. Typification of organic matter may be a useful tool to predict more feasible areas where PBDE, may accumulate, as well as sediment transportation capability.

Una metodología diferente para el estudio de un nuevo curriculum. Facultad de Ciencias Agrarias, UNCuyo.

Este trabajo se realizó en el contexto del Plan de estudios que la Facultad de Ciencias Agrarias (UNCuyo) implementó a partir de 1994 para las carreras de Ingeniería Agronómica y Licenciatura en Bromatología. Se calcularon algunos indicadores educativos (Tasa de Aprobación, Tasa de Deserción, Tasa de Recursado y Tasa de Permanencia) con el objeto de efectuar un seguimiento en la aplicación de dicho Plan de estudios, a través de una nueva metología. Para el análisis de los datos se utilizaron cuatro métodos: "Determinación de distancias entre matrices y sus respectivos valores ideales", que permitió elaborar un índice de lejanía del sistema en su conjunto; "Análisis de Componentes Principales (ACP)" seguido de un "Análisis de Conglomerados (AC)", que permitieron agrupar las materias de acuerdo con sus similitudes. Finalmente, se realizó un "Análisis Discriminante", que permitió concluir que las tasas calculadas no establecen diferencias entre las asignaturas de los ciclos Básico e Instrumental (únicamente en el caso de Ingeniería Agronómica).

Análisis de componentes principales con datos georreferenciados : una aplicación en agricultura de precisión

La utilización de nuevas tecnologías asociadas a la agricultura de precisión permite capturar información de múltiples variables en gran cantidad de sitios georreferenciados dentro de lotes en producción. Las covariaciones espaciales de las propiedades del suelo y el rendimiento del cultivo pueden evaluarse a través del análisis de componentes principales clásico (PCA). No obstante, como otros métodos multivariados descriptivos, el PCA no ha sido desarrollado explícitamente para datos espaciales. Nuevas versiones de análisis multivariado permiten contemplar la autocorrelación espacial entre datos de sitios vecinos. En este trabajo se aplican y comparan los resultados de dos técnicas multivariadas, el PCA y MULTISPATI-PCA. Este último incorpora la información espacial a través del cálculo del índice de Moran entre los datos de un sitio y el dato promedio de sus vecinos. Los resultados mostraron que utilizando MULTISPATI-PCA se detectaron correlaciones entre variables que no fueron detectadas con el PCA. Los mapas de variabilidad espacial construidos a partir de la primera componente de ambas técnicas fueron similares; no así los de la segunda componente debido a cambios en la estructura de co-variación identificada, al corregir la variabilidad por la autocorrelación espacial de los datos. El método MULTISPATI-PCA constituye una herramienta importante para el mapeo de la variabilidad espacial y la identificación de zonas homogéneas dentro de lotes.

Caracterización por contenido de β-carotenos de ocho cultivares de zanahoria (Daucus carota L.) y su relación con el color

El objetivo fue determinar, durante dos años, el contenido de β-caroteno y su relación con el Índice de Color (IC), de ocho cultivares comerciales del tipo 'Flakkee' cultivadas en el INTA La Consulta. El diseño experimental a campo utilizado fue en bloques al azar con 3 repeticiones. Se evaluó β-caroteno (espectrofotometría a 450 nm) y se calculó el IC, mediante captación de imagen digital con PC y escáner, midiendo L, a y b del Sistema CIELAB. Los datos fueron analizados por ACP (análisis de componentes principales), la visualización de la variabilidad, por cartografiado de datos, análisis de varianza, pruebas de diferencia de medias y correlaciones. Los contenidos de β-carotenos y el IC de los cultivares se mantuvieron constantes durante los dos años estudiados, resultando las cultivares Natasha, Flakesse y Colmar las de mayor valor nutricional en cuanto a aporte de β-carotenos. En el rango de valores menores de 18 mg%g de β-carotenos, se observó una correlación positiva significativa en las cultivares Supreme, Spring y Laval. No se encontró una correlación alta lineal entre el IC y el contenido de β-carotenos. El uso del IC resulta adecuado para predecir, en un intervalo de valores, el contenido de β-carotenos en cultivares de zanahoria.